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基于进化神经网络的移动机器人免碰路径规划方法

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本文对基于传感器系统确定避碰策略的移动机器人所走过的路径用两层LMBP(Levenberg-Marquardt Backpropagation)网络进行学习,从而将环境信息与决策储存在神经网络中.通过使学习网络的样本不断进化从而实现网络的进化,使机器人对环境的适应能力不断增强.仿真结果表明结果较好.

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来源
《中国仪器仪表学会第八届青年学术会议》|2006年|822-824|共3页
会议地点大连
作者
范红;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类工业机器人;人工神经网络与计算;
关键词
样本进化; 传感器系统; 避碰策略; 移动机器人; 神经网络; 路径规划;

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