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研究已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题.利用神经网络路径规划算法进行路径规划,为提高神经网络路径规划算法的收敛速度,引进了线性再励的自适应变步长算法.通过仿真实验,表明所给出的线性再励自适应变步长算法能够有效地加快路径规划的收敛速度.
线性再励的自适应变步长机器人神经网络路径规划算法
【摘 要】
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研究已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题.利用神经网络路径规划算法进行路径规划,为提高神经网络路径规划算法的收敛速度,引进了线性再励的自适应变步长算
【机 构】
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河南科技大学数理系,日本冈山理科大学工学部信息工学科
【出 处】
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燕山大学学报
【发表日期】
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2002年3期
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