基于ART神经网络的机器人避碰撞系统

摘要：

针对机器人避碰撞问题,提出了一种基于ART神经网络的避碰撞系统(ARTCAS).该系统采用划分区间法来描述障碍物状态,把一个全方位避碰撞问题分解为若干个区间内的避碰撞问题.结合ART神经网络学习新知识而不破坏已有知识的特点,实现了一个具有在线学习和躲避以任意速度任意角度运动的障碍物能力的避碰撞系统.

关键词：自适应谐振理论、神经网络、避碰撞

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：上海市科委资助项目015115042

在线出版日期：2005-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：182-184