基于PSO移动机器人路径规划算法

提出了一种移动机器人路径规划和避障的系统设计方案，实现了移动机器人自主行进的路径规划和自动避障功能。

为解决传统的深度[Q]网络模型下机器人探索复杂未知环境时收敛速度慢的问题，提出了基于竞争网络结构的改进深度双[Q]网络方法（ImprovedDuelingDeepDouble[Q]-Network，I

本文基于人工势场法为移动机器人进行路径规划的原理和实现进行详细介绍。首先，对人工势场法的工作原理进行了深入分析，包括引力势和斥力势的计算方法及其对移动机器人的影响。接着，针对基于该方法的路径规划问题，

针对未知环境下移动机器人路径规划问题, 以操作条件反射学习机制为基础, 根据模糊推理系统和学习自 动机的原理, 提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略. 运用仿生的自组织学习方法, 通过不断与外界

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在由栅格法构建的环境地图中,利用A*算法进行路径搜索时存在搜索范围广、搜索速度慢、路径曲折等问题.针对栅格地图及具有四向移动机器人的特点,从搜索方向、启发函数构建、机器人加减速以及转向成本等几个方面对

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机器人局部路径规划算法——VFH系列论文。主要根据传感器的观测数据,更新占用栅格地图,然后计算下一步的运动方向。