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基于模糊神经网络和粒子群优化算法的机器人路径规划研究 被引量:7

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摘要 有评估标准规定,机器人的最优路径规划就是当其在具有障碍物的环境中移动时,能够自动寻找到从初始状态到目标状态的一条无碰撞路径。在本次研究中,首先利用网格法建立了周围环境的数学模型,随后提出一种模糊神经网络的避障策略,通过模糊神经网络搜索可行节点来实现避障功能。采用改进的粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化,避免因参数选择不当导致系统不稳定的问题。最后通过MATLAB仿真,证明了该研究实现了机器人躲避障碍物的成本与路径的成本最小。
作者 狄勇
出处 《信息系统工程》 2018年第6期135-136,139,共3页
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参考文献4

二级参考文献23

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共引文献186

同被引文献132

引证文献7

二级引证文献51

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