基于神经网络的移动机器人路径规划  

Path Planning for Mobile Robots Based on Neural Networks

作　　者：周宏志[1] 王伊卿[1] 樊长虹 

机构地区：[1]西安交通大学,陕西西安710049 [2]南京模拟技术研究所,江苏南京210000

出　　处：《计算机工程与科学》2005年第12期72-75,共4页Computer Engineering & Science

基　　金：国家863计划资助项目(2002AA20050)

摘　　要：针对移动机器人未知环境下的安全路径规划,本文采用了一种局部连接Hopfield神经网络(ANN)规划器。对任意形状环境,ANN中兼顾处理了“过近”和“过远”来形成安全路径,而无需学习过程。为在单处理器上进行有效的在线路径规划,提出用基于距离变换的串行模拟,加速数值势场的传播。仿真表明,该方法具有较高的实时性和环境适应性。For the safe path planning of mobile robots in unknown environments, the paper proposes a locally linked Hopfield artificial neural network （ANN） planner. For the environments of arbitrary shape, without the learning process, ANN plans a safe path with the consideration of both“too close”and“too far”. For the effective application on a single processor to plan a path on-line, the simulation based on constrained distance transformation is proposed to accelerate the propagation of the numerical potential field of ANN. Simulations demonstrate the method has high real-time ability and adaptability to environments.

关 键 词：移动机器人 安全路径规划 神经网络 约束距离变换 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]