基于威胁评估与生物激励神经网络的机器人路径规划研究

摘要：

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.

关键词：路径规划、动态障碍、虚拟目标、威胁评估、生物激励神经网络(BINN)

所属期刊栏目：29

资助基金：科技支撑计划 2015BAF01B03 和国家自然科学基金51575407

在线出版日期：2019-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：585-593