10.3969/j.issn.1004-8626.2017.07.044
基于神经网络的AGV智能车路径规划的仿真研究
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.
AGV、路径规划、神经网络、能量函数
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TP24(自动化技术及设备)
国家自然基金61472461;国家重大科学仪器设备开发专项2013YQ140517
2018-01-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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128-130