基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著機器人學(xué)及其應(yīng)用的發(fā)展，機器人在許多領(lǐng)域內(nèi)都得到了應(yīng)用，但在研究機器人時，進行實體仿真一般比較昂貴，機器人的結(jié)構(gòu)一旦完成就難以改變，而且對一些特殊任務(wù)和環(huán)境無法進行實驗，這就需要通過計算機來進行仿真。在仿真的過程中，機器人的體系結(jié)構(gòu)可以任意改變來達到各種任務(wù)的要求。通過構(gòu)建虛擬的仿真平臺，不但能夠提高效率，縮短研究開發(fā)的周期，而且使得研究試驗不受環(huán)境和氣候的影響，保證安全。
　　同時，機器人路徑規(guī)劃也是機器人應(yīng)用中的一項重要技

2、術(shù)，采用良好的機器人路徑規(guī)劃技術(shù)可以節(jié)省大量機器人作業(yè)時間、減少機器人磨損，同時也可以節(jié)約人力資源，減小資金投入，為機器人在多種行業(yè)中的應(yīng)用奠定良好的基礎(chǔ)。
　　在本論文中，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與路徑規(guī)劃相結(jié)合，組成新的智能型路徑規(guī)劃方法，力求能夠提高機器人路徑規(guī)劃的避障精度，加快規(guī)劃速度，滿足實際應(yīng)用的需要，從而為機器人仿真以及移動機器人路徑規(guī)劃做一些有意義的嘗試和探索。
　　本論文根據(jù)實際情況，把路徑規(guī)劃分為有詳細(xì)地圖路徑規(guī)劃

3、和無詳細(xì)地圖路徑規(guī)劃兩種情況。對于有詳細(xì)地圖的情況，使用柵格法結(jié)合反向傳播算法進行路徑規(guī)劃。對于無詳細(xì)地圖的情況，采用了一種用離散化的方法逼近能量的負(fù)梯度方向，從而確定路徑點集的運動趨向的方法。該方法充分挖掘了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法解決移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃的潛力。以上兩種情況的路徑規(guī)劃，均結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的相關(guān)知識。通過對軟件生成的路徑的分析，表明這兩種控制方法具有比較好的路徑規(guī)劃能力。
　　結(jié)論表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人路徑規(guī)劃系