基于神经网络和遗传算法的机器人动态避障路径规划

陈华华; 杜歆; 顾伟康

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基于神经网络和遗传算法的机器人动态避障路径规划

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文中提出了基于神经网络和遗传算法的动态环境下机器人动态避障路径规划方法,机器人工作空间动态环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人动态避障与神经网络输出的关系,然后将需规划路径的二维编码简化成一维编码,并把动态避障要求和最短路径要求融合成一个适应度函数.通过对算法进行实验仿真,结果表明提出的动态路径规划方法是正确和有效的.

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来源
《传感技术学报》 |2004年第4期|551-555|共5页
作者
陈华华; 杜歆; 顾伟康;
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作者单位

浙江大学信息与电子工程系,杭州,310027;

浙江大学信息与电子工程系,杭州,310027;

浙江大学信息与电子工程系,杭州,310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;智能机器人;
关键词
神经网络; 遗传算法; 路径规划; 动态避障; 适应度函数;

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