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摘要:
针对传统神经网络机器人路径规划中存在需要学习,对运动目标追踪速度较慢的问题,提出了一种带自反馈的生物激励神经网络机器人路径规划方法。该机器人路径规划算法的路径生成过程是由神经网络组成的动态变化的神经元活性值状态路线图来实现的。通过神经元活性值的传播,机器人被目标点全局吸引,同时障碍物使自己处在活性值最低点,起到推开机器人以避免碰撞的目的,为了增强算法对运动目标的追踪能力引入了新的权值函数求取方法。仿真结果表明该方法生成的路径是连续的、平滑的,比原方法产生的路径更优,并且算法能对快速变化的动态环境作出迅速反应。
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文献信息
篇名 自反馈生物激励神经网络机器人路径规划
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 机器人 路径规划 神经网络 自反馈 动态环境
年,卷(期) 2014,(16) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 255-258,270
页数 5页 分类号 TP242
字数 3830字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0394
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹江涛 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 69 335 9.0 13.0
2 吕战永 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 1 13 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器人
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神经网络
自反馈
动态环境
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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