基于神经网络的AGV智能车路径规划的仿真研究

项宏峰; 曹少中; 徐长波; 李新佩

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基于神经网络的AGV智能车路径规划的仿真研究

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为了解决传统路径规划算法缺少自主学习,以及不适用于局部路径规划的问题.本文提出了一种基于神经网络的AGV智能车(Automated Guided Vehicle)路径规划算法,目的是在未知环境中为AGV提供无碰撞规划路线.这种算法是在神经网络算法的基础上,采用一种四层的网络结构,设计能量函数作为网络的评价函数,通过求能量函数极值,使得AGV智能车根据路径点集运动趋向来调节小车移动,完成路径规划任务.通过计算机仿真实验,证明了方法的有效性.

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来源
《北京印刷学院学报》 |2017年第7期|128-130|共3页
作者
项宏峰; 曹少中; 徐长波; 李新佩;
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作者单位

高端印刷设备信号与信息处理北京市重点实验室,北京印刷学院,北京 102600;

高端印刷设备信号与信息处理北京市重点实验室,北京印刷学院,北京 102600;

高端印刷设备信号与信息处理北京市重点实验室,北京印刷学院,北京 102600;

高端印刷设备信号与信息处理北京市重点实验室,北京印刷学院,北京 102600;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人技术;
关键词
AGV; 路径规划; 神经网络; 能量函数;

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