基于进化神经网络的移动机器人免碰路径规划方法

摘要：

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.

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

作者: 范红

作者单位: 上海海事大学物流工程学院电气自动化系,上海,200135

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国仪器仪表学会第八届青年学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 822-824

在线出版日期: 2006-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）