智能移动机器人路径规划及仿真

如何针对煤矿井下环境的不确定性规划机器人的路径是其中的一个难点。文章提出了一种基于Q-learning算法的移动机器人路径规划,希望对提高机器人救援的避障能力的提升,起到一定的促进作用。

针对目前移动机器人在路径规划中出现的问题,提出一种自主移动机器人路径规划的新方法——混合势场法。分析了人工势场法的不足,找出局部极小值点的形成原因;针对人工势场法中障碍物附近目标不可达问题,采用了在斥

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。

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划，潘杰，王雪松，针对大多数路径规划方法所忽视的路径尖峰问题，以及基本蚁群算法（AntColonyAlgorithm，ACA）易出现的早熟、陷入局部最优解等不足，提�

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

针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移

为了提高未知环境中自主机器人行走的安全性和路径规划最优性,提出了增强D*Lite算法,该算法以栅格法环境建模为基础,引入障碍物尖角和结合点检测,并针对复杂障碍物的可优化路径给出路径优化方法。仿真实验结

为了实现移动机器人在障碍环境中的路径规划，提出一种改进的混合蛙跳算法（SFLA）。改进算法在原算法基础上引入交叉操作，并在青蛙更新策略中充分利用学习机制；此外提出了一种带控制参数的产生新个体的方法代替

一种基于人工势场法的移动机器人路径规划MAtlab程序，该程序可以帮助机器人在复杂的环境中规划最优路径。首先，介绍了人工势场法的基本原理和应用场景，然后针对具体问题，给出了相应的算法实现和优化方法。最

摘 要: 移动机器人路径规划可分为两种类型:(1)全局路径规划;(2)局部路径规划。本文分析了Kohonen神经网络算法及其识别机理,提出了Kohonen神经网络和BP神经网络结合起来进行路径规划的方