未知环境下移动机器人安全路径规划的一种神经网络方法

• 作者: 席裕庚 樊长虹 陈卫东
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 未知环境 安全路径规划 Hopfield神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 816-823
• 页数: 8页
• 分类号: TP242
• 字数: 4971字
• 语种: 中文

摘要

针对未知环境下移动机器人的安全路径规划,采用了一种局部连接Hopfield神经网络(Hopfield Neural Networks,HNN)规划器;分析了HNN稳定性,并给出了存在可行路径的条件.如果存在可行路径,该方法不存在非期望的局部吸引点,并在连接权设计中兼顾"过近"和"过远"来形成安全路径.为在单处理器上有效地在线路径规划,采用多顺序的Gauss-Seidel迭代方法来加速HNN势场的传播.结果表明该方法具有较高的实时性和环境适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	席裕庚	上海交通大学自动化研究所	217	6520	41.0	71.0
2	陈卫东	上海交通大学自动化研究所	95	2775	28.0	49.0
3	樊长虹	上海交通大学自动化研究所	3	131	3.0	3.0