基于神经网络的移动机器人的路径规划研究.pdf
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基于神经网络的移动机器人路径规划_西安交大_2005.pdf
CN431258/ TP 计算机工程与科学 2005 年第 27 卷第 12 期
ISSN 1007130X COM PU T ER EN GIN EER IN G SCIEN CE Vol27 ,No 12 ,2005
( )
文章编号 :1007130X 2005
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基于递归神经网络的移动机器人路径规划方法研究的开题报告.docx
基于递归神经网络的移动机器人路径规划方法研究的开题报告
一、选题背景
移动机器人（MobileRobot）是一种能够在人工或自然环境中，自主或交互驱动下移动的智能机器人。移动机器人应用广泛，在工业、医疗、清洁、安保等领域均有广泛应用。其中一项重要应用就是路径规划（PathPlanning），也称作路径搜索（PathSearching），是指寻找从起点到终点的一条合适路径的过程。
路径规划一直是机器人领域的重要研究课题，传统的路径规划方法存在着许多问题，如难以处理复杂环境、路径规划效率低下等。因此，在现代科学技术的支持下，越来越多的学者开始尝试利用现代计算机技术来实现自主的路径规划。
递归神经网
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基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制
摘要：本文针对移动机器人控制问题，提出了一种基于HJI理论的神经网络自适应控制方法。首先，介绍了移动机器人的运动学模型和动力学模型，并分析了移动机器人在实际运行中存在的控制难点。其次，针对移动机器人控制系统的不确定性和时变性，设计了基于HJI理论的神经网络自适应控制器。通过HJI理论，实现了控制器参数的自适应调整，提高了控制系统的鲁棒性和适应性。仿真实验验证了所提方法的有效性，结果表明
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基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制
摘要：本文针对移动机器人路径规划问题，提出了一种基于HJI理论（HybridJumpinginvariancetheory）的神经网络自适应控制方法。首先，根据移动机器人的动力学特性，建立了相应的数学模型。接着，引入HJI理论，设计了一种自适应控制器，使机器人能够在不确定环境下实现路径规划。在控制器设计中，利用神经网络对环境进行实时识别，并通过自适应调整参数，提高控制器的鲁棒性。最后，
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基于动态神经网络的移动机器人导航方法的研究与实现的综述报告.docx
基于动态神经网络的移动机器人导航方法的研究与实现的综述报告
随着移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，它的导航技术也得到了不断的发展和完善。而基于动态神经网络的移动机器人导航方法，作为一种新兴的技术手段，受到越来越多研究者的关注。本文将对该方法进行综述，并探讨其实现技术及应用前景。
一、基于动态神经网络的移动机器人导航原理
动态神经网络（DynamicNeuralNetworks，DNN）是指神经网络模型中动态行为的一种表现方式，常用于处理与时间序列相关的数据或信号。基于动态神经网络的移动机器人导航方法，其原理就在于将机器人导航路径规划的问题转化为一个连续状态空间上的最优控制问题，然后利用动态
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基于Spiking神经网络的移动机器人环境感知及行为控制的研究的中期报告.docx
基于Spiking神经网络的移动机器人环境感知及行为控制的研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着机器人技术的不断发展，移动机器人在实际应用中得到了广泛的应用。在实际应用场景中，移动机器人需要具备环境感知和行为控制功能。环境感知是指移动机器人能够感知周围环境的信息，包括障碍物位置、距离、颜色等；行为控制是指移动机器人能够根据周围环境的变化，采取相应的行动。目前，传统的机器学习算法在环境感知和行为控制方面存在一些问题，如训练数据需要大量的标注，对数据的处理时间较长等。因此，如何在移动机器人环境感知和行为控制中应用新的神经网络算法成为了研究的一个热点。
基于Spiking神经网络的移动机器人环
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轮式移动机器人神经网络控制的开题报告.docx
轮式移动机器人神经网络控制的开题报告
一、研究背景及意义
随着自动化技术的发展和机器人技术的成熟，移动机器人已经广泛应用于制造业、仓储物流、医疗卫生等领域。移动机器人平台的控制系统可以分为物理平台控制和智能控制两个方面。神经网络作为一种高度非线性的控制方法，具有自我学习、自适应和强鲁棒性等特点，成为移动机器人控制中的重要方法之一。因此，研究基于神经网络的移动机器人控制方法将有助于提高机器人控制的效率、稳定性和自适应性。
本文将以轮式移动机器人为研究对象，探索基于神经网络的控制方法，通过对移动机器人运动、传感器数据、场景采集等多方面的探索，提高机器人的感知和探测能力，并将其应用于相关领域。
二、
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模糊神经网络的移动机器人沿墙导航控制设计.docx
【Word版本下载可任意编辑】
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模糊神经网络的移动机器人沿墙导航控制设计
1.引言 对于沿墙导航控制问题的分析，在环境探测方面由于采用了波束角小，镜面反射影响小的PSD传感器，使所测量的环境信息可靠性提高。在导航控制方面综合考虑室内环境特点和机器人状态，设计了多模态的沿墙导航控制算法……实验结果说明：机器人在室内环境下能较好地沿墙行走，运动轨迹平滑。所提出的基于PSD的沿墙导航系统比基于声纳的系统具有更高的性能价格比。它可以看作是移动机器人智能的低层行为，当与其它高层的智能行为相结合时，可以完成复杂的任务。墙体情
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一种移动机器人无线集群系统及神经网络视觉导航方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 106940562 A
(43)申请公布日
2017.07.11
(21)申请号 20171
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基于深度Q网络的移动机器人路径规划算法研究.pdf
基于深度Q网络的移动机器人路径规划算法研究
摘要
近年来，随着科学和技术的飞速发展，移动机器人在日常生活中应用越来越广泛，
在很多场景中都发挥着重要作用。导航是移动机器人领域的研究热点。传统的路径规划
方法在未知的复杂环境中表现不佳，随着深度学习（DeepLearning,DL）和强化学习
（ReinforcementLearning,RL）的快速发展，深度强化学习（DeepReinforcementLearning,
DRL）通过结合深度学习和强化学习，使移动机器人从与环境的交互中学习到更优的路
径规划策略。本文以路径规划算法为研究对象，采用传统深度Q网络算法和改进后的深
度Q网络算法来实现
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基于深度神经网络的机器人路径规划研究.docx
基于深度神经网络的机器人路径规划研究
基于深度神经网络的机器人路径规划研究
一、深度神经网络与机器人路径规划概述
随着技术的快速发展，深度神经网络（DNN）作为一种强大的机器学习模型，在多个领域展现出了卓越的性能。特别是在机器人路径规划领域，深度神经网络的应用为解决复杂环境下的路径规划问题提供了新的思路和方法。机器人路径规划是指在给定的环境下，根据一定的目标和约束条件，为机器人规划出一条从起点到终点的有效路径。这一过程不仅要求路径的可行性和安全性，还要求路径的优化，如最短路径、最快路径等。深度神经网络通过模仿人脑的神经网络结构，能够从大量数据中自动学习特征和规律，从而在机器人路径规划中实现高效
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基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究资料集.docx
基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究资料集
目录
一、基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究项目申报书
二、基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究立项申请书
三、基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究阶段性成果报告
四、基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究最终成果报告
基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究项目申报书
一、项目基本信息
项目名称：基于神经网络技术的机器人路径规划与导航算法研究
项目负责人：XXX
项目组成员：XXX、XXX、XXX
项目起止时间：2023年1月至2024年12月
项目经费：XX万元
项目依托单位：XXX研究所
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基于可视图算法的移动机器人路径规划.pdf
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移动机器人的路径规划.ppt
基于蚁群算法的机器人路径规划2019.5.27目录CONTENT01蚁群算法的简介0203与A*算法的比较蚁群算法的原理及仿真一、蚁群算法的简介二、蚁群算法的原理及仿真2.1栅格法构建地图建立地图应用最广泛的方法就是栅格法，其中栅格粒度决定着障碍物的表示精度，栅格粒度越小，障碍物的表示越精确，反之，栅格粒度越大，障碍物的表示越模糊，其中白色区域为可行道路，黑色区域为障碍物。二、蚁群算法的原理及仿真2.2蚁群算法的原理二、蚁群算法的原理及仿真2.2蚁群算法的原理二、蚁群算法的原理及仿真2.2蚁群算法的原理蚁群算法采用人工蚂蚁模拟自然界蚂蚁的寻路方式，每个人工蚂蚁的行为应符合下列规律：二、蚁群算法
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移动机器人路径规划.ppt
数学编程法用一组不等式来表示机器人的避碰约束，机器人运动起点和终点分别用一个函数的起始条件和终止条件表示，同时设定一个最优评价函数，从而将路径规划问题转化为一个纯数学的最优求解问题。基于模糊逻辑的方法模糊逻辑：构造二维隶属度函数，模糊综合评价该方法在环境未知或发生变化的情况下，能够快速而准确地规划机器人路径，对于要求较少规划时间的机器人是一种良好的导航方法。缺点是当障碍物数目增加时，该方法的计算量会很大，影响规划结果1基于神经网络的方法利用神经网络进行路径规划缺点：运算时间长，在运动空间数据不完备时可能发生不收敛或路径不可行问题基于遗传算法的路径规划遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法