CAJ | 학술논문

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法.采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阔值随时间的变化而需要不断改变的缺点.利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化.通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性.
제출일충신경망락화입자군산법상결합적이동궤기인로경규화방법.채용소파망락화RBF망락상결합적사층신경망락결구,극복료전통신경망락방법진행로경규화시대매개장애균설계일사특정적은절점,당장애교다차배경동태시,망락결구방대차신경원적활치수시간적변화이수요불단개변적결점.이용입자군대신경망락적삼수진행훈련,재규정적대수내대망락삼수우화,사득궤기인재이동과정중능구쾌속향응배경적변화.통과대이동궤기인재동、정태불동배경하적방진실험,증명료방법적유효성.