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针对在未知环境下实现移动机器人实时的路径规划问题，提出了一种将快速扩展随机树（RRT）算法与视野域自适应的滚动窗口相结合的路径规划算法。该方法实时获取滚动窗口内的局部环境信息，根据环境的变化，滚动窗口

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针对传统神经网络机器人路径规划中存在需要学习，对运动目标追踪速度较慢的问题，提出了一种带自反馈的生物激励神经网络机器人路径规划方法。该机器人路径规划算法的路径生成过程是由神经网络组成的动态变化的神经元

机器人控制系统，田立勇，孙聚涛，目前，移动机器人具有很大的开发空间。无线控制成为移动机器人必不可少的控制方式。机器人的机械结构决定了移动机器人的功能，由

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研究在复杂情况下机器人的路径规划问题，提出一种改进的滚动规划蚁群算法，并得到很好的路径效果。