改进型生物激励神经网络的路径规划方法 被引量：20

1

作者 王耀南 潘琪 陈彦杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第4期541-548,共8页

针对生物激励神经网络在一些情况下存在的路径非最优问题，通过分析其产生机理，做出了相应的改进：对边界附近和障碍物之间的路径点引入了假想的非障碍物相邻点，增大了激励输入，使得这些路径点的活性值增大，解决了路径错判问题；同... 针对生物激励神经网络在一些情况下存在的路径非最优问题，通过分析其产生机理，做出了相应的改进：对边界附近和障碍物之间的路径点引入了假想的非障碍物相邻点，增大了激励输入，使得这些路径点的活性值增大，解决了路径错判问题；同时，在下一个位置的决策中加入了转角最小因素，减少了路径的转折次数。仿真结果表明，改进后的生物激励神经网络方法适用于实时动态环境下的移动机器人路径规划，且全面地提升了路径质量。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 分流方程 生物激励神经网络

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生物激励神经网络路径规划仿真研究与改进 被引量：12

2

作者 范莉丽 王奇志 孙富春 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期84-88,共5页

生物激励神经网络移动机器人路径规划方法是一种新颖的方法,可用于在动态不确定环境下生成实时的避障轨迹.本文的仿真结果表明当该方法被应用于点对点路径规划时,生成路径可能不满足路径长度要尽可能短的约束条件;当该方法被应用于全覆... 生物激励神经网络移动机器人路径规划方法是一种新颖的方法,可用于在动态不确定环境下生成实时的避障轨迹.本文的仿真结果表明当该方法被应用于点对点路径规划时,生成路径可能不满足路径长度要尽可能短的约束条件;当该方法被应用于全覆盖路径规划时,生成路径可能不满足覆盖过程应有规律和重复覆盖应尽可能少的约束条件.本文对上述出现的不合理现象进行了理论分析并分别提出了在点对点路径规划中引进目标制导和在全覆盖路径规划中引进规则制导的改进方法.仿真结果表明改进方法是有效的. 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 生物激励神经网络 点对点路径规划 全覆盖路径规划

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基于生物激励神经网络的清洁机器人遍历路径规划算法的改进 被引量：6

3

作者 张志远 赵幸 靳晔 《轻工学报》 CAS 2018年第4期73-78,85,共7页

针对基于生物激励神经网络的清洁机器人遍历路径规划算法的遍历面积重复率和遍历路径总长度均较大的问题,对该算法进行了改进:在脱困算法中,采用实时监测机器人邻域神经元状态的方法,使机器人脱困路径缩短;引入邻域神经元状态准则,使机... 针对基于生物激励神经网络的清洁机器人遍历路径规划算法的遍历面积重复率和遍历路径总长度均较大的问题,对该算法进行了改进:在脱困算法中,采用实时监测机器人邻域神经元状态的方法,使机器人脱困路径缩短;引入邻域神经元状态准则,使机器人在遇到孤岛障碍物避障时,先沿障碍物边沿遍历.仿真结果表明,改进算法可以有效降低遍历面积重复率、遍历路径总长度和转弯次数. 展开更多

关键词 清洁机器人 路径规划 生物激励神经网络

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基于威胁评估与生物激励神经网络的机器人路径规划研究 被引量：3

4

作者 代亚兰 熊禾根 +1 位作者 陶永 李公法 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第6期585-593,共9页

针对未知动态环境下移动机器人的路径规划问题,考虑传感器检测范围的有限性与动态障碍物运动的不确定性,提出一种基于动态威胁评估的改进生物激励神经网络算法。采用栅格法与基于虚拟目标点的滚动优化方式进行路径寻优。进一步地,提出... 针对未知动态环境下移动机器人的路径规划问题,考虑传感器检测范围的有限性与动态障碍物运动的不确定性,提出一种基于动态威胁评估的改进生物激励神经网络算法。采用栅格法与基于虚拟目标点的滚动优化方式进行路径寻优。进一步地,提出一种基于直觉模糊集的动态属性决策方法,评估动态障碍物对机器人的威胁程度,并根据生物激励神经网络(BINN)的特点,在动态威胁模型中引入导向传递方式建立子激励模型,引入神经元“亲近值”改进神经元动态变化方程。最后,通过仿真实验验证了该改进算法的有效性。 展开更多

关键词 路径规划 动态障碍 虚拟目标 威胁评估 生物激励神经网络(binn)

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神经网络自动目标识别技术述评(二)

5

作者 贾财潮 谭玉山 张季涛 《应用光学》 CAS CSCD 1998年第4期1-4,共4页

论述几种生物激励的神经网络模型，讨论它们在ＡＴＲ问题方面所取得的进展，最后给出本文结论。

关键词 自动目标识别 生物激励 神经网络 通用结构 自组织特征映射理论 ART 学习方法

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移动机器人全覆盖路径的BINN-元胞自动机规划

6

作者 朱方园 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期346-349,共4页

为了实现机器人对工作区域的全覆盖,提出了基于生物激励神经网络-元胞自动机系统的全覆盖路径规划方法。介绍了生物激励神经网络算法的基本原理,分析了该算法在机器人陷入死区时无法逃逸的问题。基于元胞自动机系统设计了机器人逃逸机制... 为了实现机器人对工作区域的全覆盖,提出了基于生物激励神经网络-元胞自动机系统的全覆盖路径规划方法。介绍了生物激励神经网络算法的基本原理,分析了该算法在机器人陷入死区时无法逃逸的问题。基于元胞自动机系统设计了机器人逃逸机制,包括逃逸点的确定和逃逸路径的规划方法。在仿真环境下,将元胞系统逃逸机制与基本RRT、文献[10]的BINN-RRT逃逸机制进行对比,结果表明元胞系统逃逸机制的规划时间比基本RRT小2个数量级,比BINN-RRT小1个数量级,且逃逸路径短于另外两种方法,验证了元胞系统逃逸机制的有效性和优越性。基于BINN和元胞系统的全覆盖路径比BINN-RRT规划路径更加平滑,验证了全覆盖方法的优越性和有效性。 展开更多

关键词 移动机器人 全覆盖路径规划 生物激励神经网络 元胞自动机系统 逃逸机制

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海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法 被引量：6

7

作者 刘晨霞 朱大奇 +1 位作者 周蓓 顾伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2100-2107,共8页

针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题,本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法,并考虑海流对路径规划的影响.首先建立BINN模型,利... 针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题,本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法,并考虑海流对路径规划的影响.首先建立BINN模型,利用此模型表示AUV的工作环境,神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应;接着,比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值,并选取活性值最大的AUV作为它的获胜AUV,实现多AUV任务分配;最后,考虑常值海流影响,根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向,实现AUV路径规划与安全避障.海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性. 展开更多

关键词 生物启发神经网络(binn)模型 任务分配 路径规划 海流环境 安全避障

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基于栅格法与神经元的机器人全区域覆盖算法 被引量：26

8

作者 李伟莉 赵东辉 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第8期232-234,238,共4页

为了提高移动机器人在全区域覆盖路径规划中的性能,提出了基于神经元激励神经网络的路径规划算法。介绍了栅格法环境建模原理,使用此方法得到了机器人工作环境的矩阵模型;分析了生物激励神经网络算法,在神经元活性值定义、机器人跳出&qu... 为了提高移动机器人在全区域覆盖路径规划中的性能,提出了基于神经元激励神经网络的路径规划算法。介绍了栅格法环境建模原理,使用此方法得到了机器人工作环境的矩阵模型;分析了生物激励神经网络算法,在神经元活性值定义、机器人跳出"死区"两个方面对算法提出了改进,提出了神经元激励神经网络算法。使用此算法对设定的工作环境进行遍历并与生物激励算法进行比较可以看出,在遍历重叠率、路径长度、转弯次数等方面,神经元激励算法都优于生物激励算法,充分说明了改进算法在机器人遍历规划中的优越性。 展开更多

关键词 全区域覆盖 移动机器人 生物激励神经网络 栅格法 神经元

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水下机器人海底地形主动同步定位与建图具身规划算法

9

作者 张强 游子昂 +3 位作者 王建 马腾 李晔 周鑫杰 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期627-633,共7页

针对自主水下机器人在海底地形自主扫测任务中因惯导系统误差引发的地图一致性退化问题,本文提出自主水下机器人水下主动同步定位与建图神经元激励具身规划算法。基于自主水下机器人海底地形主动同步定位与建图方法,通过可导航区重入达... 针对自主水下机器人在海底地形自主扫测任务中因惯导系统误差引发的地图一致性退化问题,本文提出自主水下机器人水下主动同步定位与建图神经元激励具身规划算法。基于自主水下机器人海底地形主动同步定位与建图方法,通过可导航区重入达成海底地形匹配并构建自主水下机器人位姿约束,实现海底地形自主扫测。在神经元激励框架下,完成自主水下机器人对可导航区及其方位的识别与认知,优化自主水下机器人海底地形主动同步定位与建图可导航区回溯策略,主动校正自主水下机器人水下定位误差,实现了自主水下机器人长时序、大范围的水下精确导航定位与全局一致的海底地形图构建。结果表明:本文解决了自主水下机器人在海底地形自主扫测中的主动定位与具身规划问题,提高自主水下机器人海底地形的扫测范围与精度。 展开更多

关键词 具身路径规划 生物激励神经网络 海底地形测深 主动同步定位与建图 海底地形可导航区 数字地形高程模型 神经元模型 水下机器人

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神经元活性引导机器人脱困的全覆盖路径规划 被引量：2

10

作者 江静岚 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第6期295-299,304,共6页

为了解决生物激励神经网络算法在全覆盖路径规划中陷入死区的问题,提出了脱困点搜索和脱困路径规划组合的脱困机制。建立了工作区域的栅格模型,分析了生物激励神经网络算法原理和缺陷。通过设计元胞演化规则,给出了基于元胞自动机的最... 为了解决生物激励神经网络算法在全覆盖路径规划中陷入死区的问题,提出了脱困点搜索和脱困路径规划组合的脱困机制。建立了工作区域的栅格模型,分析了生物激励神经网络算法原理和缺陷。通过设计元胞演化规则,给出了基于元胞自动机的最佳脱困点搜索方法。对于脱困路径规划问题,传统RRT算法的采样和扩展具有随机性和盲目性,提出了神经元活性引导RRT算法,使RRT算法的随机树扩展具有较强的方向性。经仿真验证,与传统RRT算法相比,神经元活性引导RRT算法的耗时减少了一个数量级,扩展节点数减少了2倍,脱困路径减少了12.96%,是一种非常高效的脱困方法。另外,具有脱困机制的生物激励神经网络算法能够完成工作区域全覆盖,有效解决了死区问题。 展开更多

关键词 机器人全覆盖规划 生物激励神经网络 脱困机制 元胞自动机 神经元活性引导RRT算法

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清扫机器人路径规划的研究 被引量：13

11

作者 李瑞峰 张超 +1 位作者 黄超 霍光磊 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第12期160-162,共3页

定位和全覆盖是清扫机器人路径规划的最基本问题。研究了机器人在环境中的相对定位,并采用卡尔曼滤波进行滤波处理,减小误差。研究了基于生物激励神经网络的路径规划算法,通过仿真,发现在障碍物多的情况下重复率较高的问题。对算法进行... 定位和全覆盖是清扫机器人路径规划的最基本问题。研究了机器人在环境中的相对定位,并采用卡尔曼滤波进行滤波处理,减小误差。研究了基于生物激励神经网络的路径规划算法,通过仿真,发现在障碍物多的情况下重复率较高的问题。对算法进行了改进,提出了一种基于模板的生物激励神经网络的路径规划算法。通过仿真实验,发现算法在减少重复率方面是有效可行的。 展开更多

关键词 全覆盖 生物激励神经网络 路径规划 清扫机器人

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露天矿山开拓运输系统道路选线算法 被引量：10

12

作者 刘光伟 柴森霖 +3 位作者 白润才 赵景昌 李浩然 张靖 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期3931-3940,共10页

单斗卡车工艺具有机动灵活、爬坡能力强、便于选采、基建速度快、开采强度大等优点,在我国露天矿山被广泛应用。但近年来,因受到重型卡车设备机修、维护保养、燃油成本高昂等经济因素限制,导致单斗卡车工艺吨公里运输经济性问题一直备... 单斗卡车工艺具有机动灵活、爬坡能力强、便于选采、基建速度快、开采强度大等优点,在我国露天矿山被广泛应用。但近年来,因受到重型卡车设备机修、维护保养、燃油成本高昂等经济因素限制,导致单斗卡车工艺吨公里运输经济性问题一直备受关注,并以此派生出了一系列优化卡车运输经济性的相关课题,如运输系统参数优化、路径优化以及剥离物流向-流量规划等相关研究。这类优化研究普遍以经验化的人工定线方案为基础,以压缩运距、控制道路运输功为优化目标展开,忽略了开拓运输道路对于实际优化问题的影响。常规的露天矿开拓运输系统选线方法主要依赖人工经验试错来制定选线方案,主观性极强、效率低且难以优化控制线路成本,随着剥、采工程发展,易导致卡车运输系统的经济合理性受限。为有效解决这一问题,以JONG提出的城际高速公路选线方法为理论基础,综合分析了运输道路系统的基本组成、结构形态以及线形特点,引入一种分阶段的选线剖面布置形式,并结合线路的几何特性定义了线路桩点位置的代数表达及线形约束检验的计算方法;研究了道路生命周期内的成本核算方法,标定了费用成本指标,建立了基于选线道路费用成本最优化的数值计算模型;最后,为进一步提高遗传算法的收敛能力及求解效率,将生物激励神经网络(Bio-Inspired NN)引入到路径基因编码过程中,以实现对编码的启发式修正。实验结果表明:相比于矿山现有的手工定线方法,优化后的线路费用成本更低,能快速、有效地解决矿山运输系统定线问题,证明文中算法模型对于解决此类矿山选线问题可行且有效。 展开更多

关键词 露天矿 运输道路 选线算法 改进遗传算法(IGA) 生物激励神经网络(Bio-Inspired NN)

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基于辐射扫描算法的机器人路径规划与仿真 被引量：4

13

作者 林彬 韩光辉 +1 位作者 宋晨晨 张雅静 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期84-90,共7页

针对基于生物激励神经网络(Biologically Inspired Neural Network,BINN)算法的机器人路径存在重复率高、转弯次数多的问题,提出一种将模板模型与辐射扫描(Radiation Scanning,RS)算法相融合的改进遍历路径规划算法(Improved Traversal ... 针对基于生物激励神经网络(Biologically Inspired Neural Network,BINN)算法的机器人路径存在重复率高、转弯次数多的问题,提出一种将模板模型与辐射扫描(Radiation Scanning,RS)算法相融合的改进遍历路径规划算法(Improved Traversal Path Planning Algorithm,ITPPA)。利用BINN算法制定无障碍物行走策略;设计多个避障路径模板,保证机器人有序的避开障碍物;利用RS算法引导机器人迅速逃离死区。仿真结果表明:与BINN算法相比,ITPPA能够有效降低路径重复率和转弯次数,同时帮助机器人快速逃离死区,降低机器人能耗,提高了工作效率。 展开更多

关键词 机器人 遍历路径规划 生物激励神经网络 模板模型 辐射扫描

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