基于神经网络技术的移动机器人路径规划方法

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简介：
本研究提出了一种利用神经网络技术优化移动机器人路径规划的方法，通过深度学习提高机器人的自主导航能力。本段落提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法，适用于动态环境下的移动机器人路径规划问题。该方法通过使用神经网络来表示机器人的工作空间，并且每个神经元仅与邻近的几个节点相连形成局部连接结构。目标点位置对应的神经元具有最高的正活性值，这个高活性会随着距离逐渐衰减传播到整个状态空间；而障碍物及其周围区域则被设置为零活性以实现避障功能。这种方法能够使机器人在动态环境中自动规划出一条避开障碍且接近目标的最优路径。仿真结果表明该方法具备良好的环境适应性和实时性，能够在变化多端的真实场景中有效运行。

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基于神经网络技术的移动机器人路径规划方法

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本研究提出了一种利用神经网络技术优化移动机器人路径规划的方法，通过深度学习提高机器人的自主导航能力。本段落提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法，适用于动态环境下的移动机器人路径规划问题。该方法通过使用神经网络来表示机器人的工作空间，并且每个神经元仅与邻近的几个节点相连形成局部连接结构。目标点位置对应的神经元具有最高的正活性值，这个高活性会随着距离逐渐衰减传播到整个状态空间；而障碍物及其周围区域则被设置为零活性以实现避障功能。这种方法能够使机器人在动态环境中自动规划出一条避开障碍且接近目标的最优路径。仿真结果表明该方法具备良好的环境适应性和实时性，能够在变化多端的真实场景中有效运行。

基于进化神经网络的移动机器人路径规划研究（2010年）

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本研究于2010年探讨了利用进化神经网络技术优化移动机器人的路径规划问题，旨在提高算法效率及适应复杂环境的能力。本段落研究了进化机器人路径规划的不可移植性问题：即在某一环境中通过进化的良好行为，在环境发生变化后不再适用，需要重新进行进化与学习。提出了一种基于神经网络的方法来构建移动机器人传感器输入与其执行器输出之间的映射关系，并据此设计了一种新的进化机器人的路径规划算法。该算法结合了反应式行为和行为学习的复合体系结构：使用距离传感器信息及决策量作为样本库，完成反应性行为；同时采用改进型进化算法优化神经网络中的权重。在进化的过程中，新出现的数据会被不断加入到样本库中，使机器人的高级智能操作逐渐转变为低级本能响应。文中详细描述了该方法的具体步骤，并通过仿真实验验证了其有效性。

机器人路径规划中的神经网络应用

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本研究探讨了在机器人路径规划中运用神经网络技术的方法与效果，通过模拟实验展示了其在动态环境下的适应性和高效性。智能算法在实际应用中非常普遍，本方法也是如此。神经网络中的CMAC（选择性记忆自适应控制）技术被广泛使用。

基于蚁群算法的移动机器人路径规划

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本研究提出了一种基于蚁群算法的优化方法，用于解决移动机器人的路径规划问题，提高了路径的高效性和适应性。蚁群算法用于编写移动机器人的路径规划程序，该程序可以调整障碍物，并且可以直接运行。

基于Bezier曲线和A*算法的移动机器人路径规划方法

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本研究提出了一种结合Bezier曲线平滑性和A*算法有效性的移动机器人路径规划方法，旨在优化复杂环境中的导航效率与安全性。移动机器人的路径规划是该领域中的关键技术挑战之一。A*算法在最优路径搜索方面表现良好，但在栅格环境下的应用却存在折线多、转弯角度大的问题。考虑到实际工作环境及运动参数的影响，这些问题会显著降低机器人工作效率。为此，在深入分析这些局限性之后，我们提出了一种结合Bezier曲线和A*算法的方法来优化移动机器人的路径规划，并利用MATLAB与V-REP仿真工具对这一新方法（即Bezier_A*融合算法）与其他两种算法——平滑A*算法及传统A*算法进行了对比测试。实验结果表明，通过采用Bezier_A*融合策略，机器人在寻优能力和路径规划效率方面都有了显著提升。

多路径规划Matlab代码-A星算法：自主移动机器人的路径规划方法

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本项目提供基于MATLAB的A星（A*)算法实现，用于开发高效能的自主移动机器人路径规划方案。通过优化搜索策略，该算法能够为复杂环境中的机器人寻找最短且可行的路线。本段落介绍了一种用于自主移动机器人的多路径规划指标Star算法。这是我在完全自主的多智能体机器人毕业项目中的一个部分，主要目标是在整个系统中实施编队算法，并开发不同的算法以使每个机器人具有独立性。为了实现这一目的，我编写了几个关键算法：运动控制、去目标导航以及使用高空摄像机数据进行定位和映射表示路径规划的算法。本段落所讨论的是后者——一种在回购方案中包含的路径规划方法。 A*（读作“a-star”）是一种用于自治系统中的机器人从当前地点到目标点生成无碰撞路径的标准算法，我的代码依赖于两个主要的数据：机器人的全局位置坐标和环境地图表示形式。这两部分信息结合在一起形成一个单一数据流——即地图，并且还包含期望的目标。在遵循A*标准方法的同时，我对选择后续节点的规则进行了调整。通常版本的选择依据是如果该节点为空闲状态（未被标记为障碍物），并且算法尚未访问过它，则可以计算其成本并进行进一步操作。然而，在我的机器人测试中发现了一个问题：当机器人试图沿对角线移动时会卡住，因为它的尺寸过大无法顺利通过某些区域。以上是对原文内容的重写版本。

基于ROS的移动机器人路径规划仿真算法-pdf

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本PDF文档深入探讨了在ROS环境下开发的移动机器人路径规划仿真算法，旨在优化机器人的自主导航能力。通过详细的理论分析和实践验证，为机器人技术的研究与应用提供了新的视角和方法。本段落为基于ROS的移动机器人路径规划算法仿真的本科毕业论文概述。主要内容涵盖构建仿真框架与环境、分析并实现路径规划算法原理以及利用ROS插件进行路径规划仿真实验。采用双轮差速驱动机器人为仿真模型，旨在实现小车自主导航功能。所涉及的算法包括遗传算法在Matlab中的应用模拟及ROS平台上的A*、遗传算法和DWA等方法的应用研究。

基于D* Lite算法的移动机器人路径优化规划

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本研究提出了一种基于D* Lite算法的高效路径规划方法，专门针对移动机器人的复杂环境导航需求进行了优化，显著提升了其在动态障碍物中的路径适应性和实时性。采用D*Lite算法规划出的路径不够平滑，并且与障碍物的距离较近。在动态环境下，通过D*Lite算法重新规划得到的路径同样非常接近障碍物，容易导致碰撞发生。为解决这些问题，本段落引入了一种懒惰视线算法和距离变换相结合的方法来改进D*Lite算法。首先对地图进行距离变换处理，并且加入启发式代价计算方法以使得远离障碍物的节点优先被选取；其次，在扩展节点的过程中采用视线算法并定义了本地父亲节点与远程父亲节点的概念，使路径规划不再局限于八邻域内搜索，从而能够实现任意角度下的路径搜索。最后，在遇到未知障碍物时进行局部距离变换，并结合启发式距离信息重新规划路线以避开突然出现的障碍物。通过仿真实验验证发现，在不同环境下使用改进后的算法所得到的路径更加平滑且安全。