【摘 要】
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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
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,北京航空航天大学机械工程及自动化学院
【基金项目】
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科技支撑计划(2015BAF01B03);国家自然科学基金(51575407)资助项目
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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。
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