文献类型：期刊文章

作　　者：王春颖[1] 刘平[1] 秦洪政[1]

WANG Chun-ying;LIU Ping;QIN Hong-zheng(College of Mechanical and Electronic Engineering,Shangdong Agricultural University,Shangdong Provincial Key Laboratory of Horticultural Machinery and Equipment,Tai＇ an 271000,China)

机构地区：[1]山东农业大学机械与电子工程学院山东省园艺机械与装备重点实验室,山东泰安271000

出　　处：《传感器与微系统》

基　　金：中国博士后科学基金资助项目(2015M582122;2016T90644);国家科技计划资助项目(2015BAF13B02);山东省自然科学基金资助项目(ZR2015FL001);山东省重点研发计划资助项目(2016ZDJS02A07)

年　　份：2018

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：5-8

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对目前移动机器人路径规划所处的的环境复杂度高、随机性强等情况,难以有效地实现最优路径规划的问题,从移动机器人的实际应用出发,对点对点路径规划和遍历路径规划、全局路径规划和局部路径规划进行综述,对各类规划方法进行分析与归纳;重点分析强化学习算法的路径规划技术;针对目前路径规划算法存在的问题,提出类脑智能算法应用于路径规划的探索,同时给出路径规划在农业装备应用的新思路。

关 键 词：移动机器人 路径规划 强化学习  类脑智能  

分 类 号：TP18]