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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
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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，
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
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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