基于GA-BP神经网络的深海集矿机避障系统

• 作者: 冯雅丽 张文明 李鹏英 杨春晖
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深海集矿机 BP神经网络 遗传算法 避障
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 1374-1378
• 分类号: TP273
• 字数: 3150字
• 语种: 中文

摘要

结合深海集矿机的实际作业环境,建立集矿机的实时避障神经网络模型.该模型采用多传感器融合技术,将声纳传感器采集到的环境信息进行处理后作为BP神经网络的输入;设定车体的注视向量、转向角和速度为网络输出;根据集矿机实际行进情况,并综合人的行走经验,设置能够实现实时避障的网络导师训练信号.引入遗传算法对已建立BP避障模型进行改进,以克服局部极小值问题.仿真研究表明:遗传算法优化后的BP神经网络,能够有效训练达到预期目标,并能在很大程度上克服BP网络的局部极小值问题.在Matlab中给出障碍物环境中的避障仿真结果,表明此方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯雅丽	北京科技大学土木与环境工程学院	137	1303	18.0	29.0
2	李鹏英	北京科技大学土木与环境工程学院	1	12	1.0	1.0
3	张文明	北京科技大学土木与环境工程学院	230	2445	22.0	39.0
4	杨春晖	北京科技大学土木与环境工程学院	6	32	4.0	5.0