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神经网络机器人避障matlan仿真程序
可模拟机器人在空间的避障动作,Neural Network Robot Obstacle Avoidance matlan simulation program can simulate the robot moves in space, obstacle avoidance
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动态环境下基于势场原理的避障方法
提出了一种新颖的控制方案，即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力／位置．这种控
制器能任意逼近机器人这种不确定对象，不用知道系统的精确结构，同时由于预测控制的加入，使系
统在线计算方便，控制质量提高了-Dynamic environment based on the principle of potential field obstacle avoidance method
A novel control scheme, namely,
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摘 要：果蔬收获机器人是机器人技术在农业中的具体应用，基于避障的路径规划是果蔬收获机器人主要
的研究内容。由于农业机器人作业环境的复杂性和非结构性，神经网络籽是其重要的研究方法。为此，介
绍了神经网络的特点 ，重点分析了采用神经网络描述果蔬收获机器人工作环境的基本思路 ，最后给出了黄瓜采摘机器人的具体分析实例，对农业机器人工作环境的描述具有较高的参考价值。 -Abstract: The fruit and vegetable harvesting robot is the robot
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传感器信息融合及其在机器人中的应用
摘要：多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息，可以获得系统所需的
更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法，探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器
人避障实验验证了所提方法的有效性。
关键词：多传感器信息融合(MIF)；神经网络；移动机器人；避障；-Sensor Information Fusion and Its Application in Robot Summary: Multi-sensor data f
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这是一篇介绍BP神经网络在移动机器人路径规划方面的论文-Abstract：Improves the BP neural network algorithm，so the shortage of path —planning with the
．
BP neural
network algorithm is overcomed ．The simulation results indicate that on the bases of accessional momentum
met
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：针对移动机器人传统路径规划算法效率不高，寻优能力差等问题，提出一种基
于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法．该方法利用神经网
络实现大量的并行和分布计算，发挥PSO简单、容易实现的优点，提高了路径规划的计
算效率和可靠性．仿真结果表明，这种新路径规划方法是可行且有效的．-The quality and eficiency of calculation is the two puzzling problems in the tradi—
tional algo
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：为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率，通过对障碍物信息的输人，从控制输出数据中找出避
障行为模式，生成相应的模糊逻辑控制规则，并把模糊控制算法引入到神经网络中，使得模糊控制器规则的在线精
度和神经网络的学习速度均有较大的提高，使移动机器人具有较为迅速的反应能力，实现机器人连续、快速地避障
并最终到达目标．系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性．-To enable the mobile robot in unknown environment obstac
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基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
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神经网络机器人避障matlan仿真程序可模拟机器器人在空间的避障动作 ，经测试可直接使用。
-The neural network robot obstacle avoidance matlan simulation program can simulate the machine control space to avoid this obstacle has been tested and can be used directly.
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神经网络机器人避障matlan仿真程序 可模拟机器人在空间的避障动作(Neural Network Robot Obstacle Avoidance matlan simulation program can simulate the robot)
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我们用三个方向的距离，把它们放进简单的神经网络输出至Jackal机器人。让它尝试不同的轨迹和方向，然后找到完美的路线，利用迭代学习与遗传 算法，从而达到完美的避障。该项目有着广泛的应用，如自动驾驶，如扫地机器人我们也可以看到Jackal变得越来越智能化连续学习，这是非常有趣的。(We use the distance from three directions and put them into the simple neural
network to output to the Jackal
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