【摘 要】
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该文在现有的研究基础上,系统地研究了基于回归神经网络的移动机器人在线路径规划,主要内容包括:针对已有的安全路径规划中存在的"过远"、"过近"或破坏完整性等问题,该文给出
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该文在现有的研究基础上,系统地研究了基于回归神经网络的移动机器人在线路径规划,主要内容包括:针对已有的安全路径规划中存在的"过远"、"过近"或破坏完整性等问题,该文给出了一种基于局部连接的回归神经网络的安全路径规划器.针对已有的RNN规划器地图表示能力较弱,并且RNN中权值和环境中具体代价之间关系不明确的特点,该文给出了一种新的RNN模型用于权区域动态环境下的移动机器人在线路径规划.针对部分已知环境下的移动机器人路径规划问题,研究了基于RNN的递阶路径规划方法.由于实际的RNN中信号传播时延存在性,该文给出了含有时延的RNN模型用于路径规划,研究了该RNN在有界随机时延条件下的稳定性.为了加速RNN路径规划的模拟求解,该文结合该RNN时延性和约束距离变换,给出了基于广度优先搜索的Gauss-Seidel迭代、基于行列约束距离变换的多顺序Gauss-Siedel迭代,这两种迭代方法在单处理器上都能在O(N)时间内给出规划的路径,加快了模拟速度,使得通过单处理器模拟来实现RNN在线路径规划成为可能.
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