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线性再励的自适应变步长机器人神经网络路径规划算法
引用本文:禹建丽,成久洋之,Valeri.Kroumov.线性再励的自适应变步长机器人神经网络路径规划算法[J].燕山大学学报,2002,26(3):《燕山大学学报》-2002年26卷3期-258-260.页-《燕山大学学报》-2002年26卷3期-258-260.页.
作者姓名:禹建丽  成久洋之  Valeri.Kroumov
作者单位:1. 河南科技大学数理系,洛阳,471039
2. 日本冈山理科大学工学部信息工学科,日本冈山,700-0005
基金项目:河南省自然科学基金资助项目(项目编号:0111060400)
摘    要:研究已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题。利用神经网络路径规划算法进行路径规划,为提高神经网络路径规划算法的收敛速度,表明所给出的线性再励自适应变步长算法能够有效地加快路径规划的收敛速度。

关 键 词:线性再励  自适应变步长机器人  神经网络  路径规划

Path Planning Algorithm with Adaptive Variable Stepsize via Linear Reinforcement
Valeri.Kroumov.Path Planning Algorithm with Adaptive Variable Stepsize via Linear Reinforcement[J].Journal of Yanshan University,2002,26(3):《燕山大学学报》-2002年26卷3期-258-260.页-《燕山大学学报》-2002年26卷3期-258-260.页.
Authors:ValeriKroumov
Abstract:In this paper, the problem of path planning is studied for a moving robot in an environment fieled with obstacles which shapes and positions are known, and the collision free paths are found by Using the algorithm based on neural network. In order to improve the learning speed of the algorithm , adaptive variable stepsize is presented. The simulation results show that the learning speed is increased by 10 times.
Keywords:global path planning  neural network  learning algorithm  adaptive variable stepsize  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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