基于神经网络的双臂机器人路径规划算法

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传统路径规划算法容易陷入局部极值点,导致双臂机器人与障碍物发生碰撞,为解决这一问题,提出神经网络的双臂机器人路径规划算法.采用神经网络算法更新障碍物信息,再选择子路径规划目标点,在此基础上,设计双臂机器人路径规划方案,获得目标点与障碍物关系,分离各关节变量,规划局部路径,构建引力场,得到局部最优解.综合上述步骤,完成基于神经网络的双臂机器人路径规划算法的设计.最后,构建实验环境.在比例排斥律作用下,分别测试传统算法与所提算法数据输出结果是否会与障碍物发生碰撞.实验结果表明,所提算法数据输出结果更稳定,路径规划更平滑.
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