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基于神经网络的移动机器人路径规划
被引量：
18
1
作者
樊长虹
卢有章
+1 位作者
刘宏
黄上腾
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第8期86-89,共4页
针对移动机器人的未知环境下安全路径规划,论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...
针对移动机器人的未知环境下安全路径规划,论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,加速了数值势场的传播。仿真表明该方法具有较高的实时性和环境适应性。
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关键词
移动机器人
安全路径规划
神经网络
约束距离变换
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职称材料
动态未知环境下一种Hopfield神经网络路径规划方法
被引量：
16
2
作者
樊长虹
陈卫东
席裕庚
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期345-350,共6页
针对动态未知环境下移动机器人路径规划问题,采用一种有效的局部连接Hopfiled神经网络(HopfieldNeuralNetworks,HNN)来表示机器人的工作空间.机器人在HNN所形成的动态数值势场上进行爬山搜索法来形成避碰路径,并且不存在非期望的局部吸...
针对动态未知环境下移动机器人路径规划问题,采用一种有效的局部连接Hopfiled神经网络(HopfieldNeuralNetworks,HNN)来表示机器人的工作空间.机器人在HNN所形成的动态数值势场上进行爬山搜索法来形成避碰路径,并且不存在非期望的局部吸引点.HNN权值设计中考虑了路径安全性因素,通过在障碍物附件形成局部虚拟排斥力来形成安全路径.HNN的连接权是非对称的,并且考虑了信号传播时延.分析了HNN的稳定性,所给稳定性条件和时延无关.HNN模型中突出了最大传播激励,从而使得HNN具有更广的稳定性范围并能表示具有更多节点的机器人工作空间.为对该HNN有效仿真求解,结合约束距离变换和HNN的时延性,给出了单处理器上高效的串行模拟方案,规划路径的时间复杂度为O(N)(N是HNN中神经元的数目),使得路径重规划能快速在线进行.仿真和实验表明该方法的有效性.
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关键词
移动机器人
动态未知环境
路径规划
时延神经网络
约束距离变换
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职称材料
基于神经网络的移动机器人路径规划
被引量：
1
3
作者
周宏志
王伊卿
樊长虹
《计算机工程与科学》
CSCD
2005年第12期72-75,共4页
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...
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。
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关键词
移动机器人
安全路径规划
神经网络
约束距离变换
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职称材料
题名
基于神经网络的移动机器人路径规划
被引量：
18
1
作者
樊长虹
卢有章
刘宏
黄上腾
机构
上海交通大学自动化系
上海交通职业技术学院
上海交通大学计算机系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第8期86-89,共4页
文摘
针对移动机器人的未知环境下安全路径规划,论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,加速了数值势场的传播。仿真表明该方法具有较高的实时性和环境适应性。
关键词
移动机器人
安全路径规划
神经网络
约束距离变换
Keywords
Mobile robot,Safe path planning,Neural networks,Constrained distance transformation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
动态未知环境下一种Hopfield神经网络路径规划方法
被引量：
16
2
作者
樊长虹
陈卫东
席裕庚
机构
上海交通大学自动化研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期345-350,共6页
基金
国家863计划机器人技术主题项目(2001AA422140)
国家自然科学基金项目(69889501
60105005).
文摘
针对动态未知环境下移动机器人路径规划问题,采用一种有效的局部连接Hopfiled神经网络(HopfieldNeuralNetworks,HNN)来表示机器人的工作空间.机器人在HNN所形成的动态数值势场上进行爬山搜索法来形成避碰路径,并且不存在非期望的局部吸引点.HNN权值设计中考虑了路径安全性因素,通过在障碍物附件形成局部虚拟排斥力来形成安全路径.HNN的连接权是非对称的,并且考虑了信号传播时延.分析了HNN的稳定性,所给稳定性条件和时延无关.HNN模型中突出了最大传播激励,从而使得HNN具有更广的稳定性范围并能表示具有更多节点的机器人工作空间.为对该HNN有效仿真求解,结合约束距离变换和HNN的时延性,给出了单处理器上高效的串行模拟方案,规划路径的时间复杂度为O(N)(N是HNN中神经元的数目),使得路径重规划能快速在线进行.仿真和实验表明该方法的有效性.
关键词
移动机器人
动态未知环境
路径规划
时延神经网络
约束距离变换
Keywords
mobile robot
dynamic and unknown environment
path planning
time-delayed neural network
constrained distance transformation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于神经网络的移动机器人路径规划
被引量：
1
3
作者
周宏志
王伊卿
樊长虹
机构
西安交通大学
南京模拟技术研究所
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2005年第12期72-75,共4页
基金
国家863计划资助项目(2002AA20050)
文摘
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。
关键词
移动机器人
安全路径规划
神经网络
约束距离变换
Keywords
mobile robot
safe path planning
neural networks
constrained distance transformation
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—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的移动机器人路径规划
樊长虹
卢有章
刘宏
黄上腾
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
18
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职称材料
2
动态未知环境下一种Hopfield神经网络路径规划方法
樊长虹
陈卫东
席裕庚
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于神经网络的移动机器人路径规划
周宏志
王伊卿
樊长虹
《计算机工程与科学》
CSCD
2005
1
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职称材料
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