文献类型：期刊文章

作　　者：樊长虹[1] 卢有章[2] 刘宏[3] 黄上腾[3]

机构地区：[1]上海交通大学自动化系,上海200030 [2]上海交通职业技术学院,上海200120 [3]上海交通大学计算机系,上海200030

出　　处：《计算机工程与应用》

年　　份：2004

卷　　号：40

期　　号：8

起止页码：86-89

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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  

分 类 号：TP18]