【摘 要】
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该文介绍了学习控制在智能机器人避障路径规划中的应用和在Vc++6.0环境下的模拟结果.论文阐述了学习控制的发展历史、基本原理和应用现状,介绍了基于神经网络结构的机器人路
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该文介绍了学习控制在智能机器人避障路径规划中的应用和在Vc++6.0环境下的模拟结果.论文阐述了学习控制的发展历史、基本原理和应用现状,介绍了基于神经网络结构的机器人路径规划算法.在该算法中步长参数是固定的,收敛速度较慢,该文将线性再励与预测控制相结合的学习控制方法应用于机器人路径规划,提出了一种改进的路径规划算法.首先利用神经网络结构,定义整条路径的能量函数,能量函数是各个路径点的函数,应用模拟退火、多元函数的偏导数进行优化,通过移动路径点,使其能量逐渐减少,直到收敛到最短避障路径.在路径的迭代运算中引入学习控制方法,实现了步长参数的在线自适应调节,并提高了路径规划收敛速度约10倍.在该文的后半部分,介绍了应用所提路径规划算法在Vc++6.0环境下的仿真实例.通过与不用学习控制作对比,验证了该算法的可行性和优越性.
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