【摘 要】
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为了解决传统路径规划算法缺少自主学习,以及不适用于局部路径规划的问题。本文提出了一种基于神经网络的AGV智能车(Automated Guided Vehicle)路径规划算法,目的是在未知环
【机 构】
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高端印刷设备信号与信息处理北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金(编号:61472461);国家重大科学仪器设备开发专项(编号:2013YQ140517)
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为了解决传统路径规划算法缺少自主学习,以及不适用于局部路径规划的问题。本文提出了一种基于神经网络的AGV智能车(Automated Guided Vehicle)路径规划算法,目的是在未知环境中为AGV提供无碰撞规划路线。这种算法是在神经网络算法的基础上,采用一种四层的网络结构,设计能量函数作为网络的评价函数,通过求能量函数极值,使得AGV智能车根据路径点集运动趋向来调节小车移动,完成路径规划任务。通过计算机仿真实验,证明了方法的有效性。
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