基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法
基于神经网络的机器人路径规划技术研究
基于神经网络的机器人路径规划技术研究随着技术的迅猛发展，各种智能机器人愈发普及，在日常生活和工业生产中扮演着越来越重要的角色。
在机器人运动控制中，路径规划技术是研究的重点之一，而基于神经网络的机器人路径规划技术则在近年来备受关注。
神经网络是模拟人类大脑工作原理而产生的一类算法，在机器人路径规划中的应用也得到了广泛关注。
它通过模拟神经元之间的交互以及权值调整过程，来达到对机器人路径规划的优化。
基于神经网络的机器人路径规划技术具有以下几个优势：一、可适应性强。
神经网络可以学习执行任务后自行调整各层连接之间的权值，从而根据实时的任务和环境要求来优化路径规划结果。
二、在数据不全的情况下仍然有效。
神经网络不需要超级复杂的规则共同作用才能完成路径规划，而是可以通过部分数据来预测未完全检测的数据。
三、解决非线性问题。
人类大脑处理的信息是极其复杂、非线性的，而神经网络这一算法可以有效模拟这一过程并取得出色的结果。
这些优势使基于神经网络的机器人路径规划技术在许多领域都得到了广泛应用。
以下是一些实际案例：1. 自主导航车。
在城市自动驾驶领域，自主导航车需要高效的路径规划技术，不仅需要考虑路径长度和时间，还要考虑诸如交通拥堵、行驶安全等诸多因素。
基于神经网络的路径规划技术可以对不同车型、环境等因素进行灵活处理，实现快速、安全、准确的路线规划。
2. 工业生产。
在工业生产领域，机器人的路径规划也面临着许多变化因素，例如加工细节、配件类型、道路难度等等，而基于神经网络的路径规划技术可以快速地对这些因素进行学习和优化，实现精确的路径规划，提高生产效率。
3. 智能家居。
在智能家居领域，机器人所扮演的角色更加多样化，需要考虑更多因素，例如环境因素的变化、用户需求的变化等等。
基于神经网络的路径规划技术可以根据环境的具体情况来合理地规划路径，进而快速、安全地响应用户的需求。
虽然基于神经网络的机器人路径规划技术有许多优势，但是它也面临一些挑战，例如：一、可解释性差。
基于神经网络的移动机器人路径规划与导航系统设计
基于神经网络的移动机器人路径规划与导航系统设计移动机器人在工业自动化、军事应用、服务机器人等领域中发挥着越来越重要的作用。
而移动机器人的路径规划与导航系统设计是实现其自主导航的核心技术之一。
本文将介绍基于神经网络的移动机器人路径规划与导航系统设计的相关内容。
一、引言移动机器人的路径规划与导航系统设计是指当机器人在未知环境中移动时，通过感知和环境建模，选择一条合适的路径，并实现自主导航。
基于神经网络的路径规划与导航系统设计以其能够自主学习和适应环境变化的能力而备受关注。
二、神经网络在路径规划与导航中的应用神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能的数学模型。
在路径规划与导航中，神经网络可以被用来学习和推测环境中的不确定性信息，从而生成合适的机器人运动控制指令。
1. 环境感知与建模神经网络可以通过感知机器人周围的传感器数据，如激光雷达、摄像头等，抽象出环境的特征并进行建模。
通过学习环境的特征，神经网络可以预测不同区域的障碍物密度、通行能力等信息，为路径规划提供参考。
2. 路径规划与生成神经网络可以学习路径规划的算法和策略，并基于环境的特征生成合适的路径。
通过训练，神经网络可以自主学习最短路径、避开障碍物、避免碰撞等规划策略，并在实时环境中快速生成可行的路径。
3. 运动控制与导航神经网络根据生成的路径信息，结合机器人的动力学特性和实时传感器数据，进行运动控制与导航。
通过实时调整机器人的速度、方向等控制指令，神经网络可以使机器人安全、高效地达到目标位置。
三、神经网络路径规划与导航系统设计方法基于神经网络的移动机器人路径规划与导航系统设计包含多个关键步骤，下面将详细介绍。
1. 数据收集与预处理首先，需要利用传感器设备收集机器人在不同环境下的运动数据和感知数据。
这些数据将作为神经网络训练的输入和目标输出。
然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、滤波、标准化等操作，以提高数据的质量和适用性。
2. 神经网络架构设计根据路径规划与导航的需求，设计合适的神经网络架构。
基于改进BP 神经网络的移动机器人寻线控制
基于改进BP 神经网络的移动机器人寻线控制张晓琴(西南科技大学 信息工程学院，四川省绵阳 621010)摘 要：神经网络系统具有自学习和自适应的能力，同时有很强的容错性和鲁棒性，适用于处理难于语言化的模式信息。
为使移动机器人沿地面标志线自主运动，采用CCD 图像传感器与PC/104总线相结合的硬件系统，运用神经网络的模式识别功能，实现了机器人的寻线控制，实验结果表明该方法是可行的，能有效地提高移动机器人对环境的适应性和其智能化水平。
关键词：BP 神经网络；CCD 传感器；移动机器人；寻线控制 中图分类号：TP242 文献标识码 ALine-tracking Control of Mobile Robot Based on the improved BP Neural NetworkZhang Xiao-qin(School of Information Engineering, Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621010, China)Abstract: Neural Network has the ability of self-learning and self-adaptation, also has strong fault-tolerance and robustness, as well as adapts to deal with pattern information which is difficult to demonstrate by language. In order to let the robot move along guide lines, the CCD image sensor and PC/104 are used to compose hardware system, and applies pattern recognition function of neural network, then realizes line-tracking control of mobile robot. The experiment results indicate that the proposed method is practicable and can improve the adaptability and intelligence of mobile robot.Key words: BP neural network; CCD sensor; mobile robot; line-tracking control基金项目：COSTIND(A3120060264)。
基于神经网络的移动机器人导航控制算法研究
基于神经网络的移动机器人导航控制算法研究移动机器人是现代智能制造的重要组成部分，同时也是未来智能社会的重要载体。
机器人的控制系统是机器人技术的核心，而移动机器人的导航控制算法则是机器人控制系统中重要的一部分。
针对现有的移动机器人导航控制算法在复杂环境下存在的问题，本文探讨了基于神经网络的移动机器人导航控制算法研究。
一、移动机器人导航控制算法的研究现状当前移动机器人导航控制算法存在的问题主要有两个方面：一是传统算法难以处理复杂环境下的导航问题；二是机器学习算法虽然具有很好的抗干扰能力，但是学习时间过长，不能适应即时变化的环境。
针对这些问题，近年来已经出现了一些新的移动机器人导航控制算法。
其中，基于重力场的方法可以在处理复杂环境下取得较好的表现，但对于非线性环境则表现不佳。
遗传算法和粒子群优化算法虽然具有一定的优化能力，但是运算时间过长。
而人工神经网络（ANN）则具有较好的抗干扰性能和自适应能力，因此在移动机器人导航控制中被广泛应用。
二、基于神经网络的移动机器人导航控制算法的原理基于神经网络的移动机器人导航控制算法主要基于反向传播算法（BP）来实现。
该算法需要将机器人运动过程看成一组输入输出模式。
当机器人到达目标位置时，人工为其设定一个期望输出，然后根据机器人当前位置，计算机器人当前输出与期望输出的误差。
然后通过用误差进行训练，不断调整权值和阈值，使模型逼近于目标。
这样，在机器人运动过程中，该模型可以根据当前环境给出下一步移动的方向和距离，实现自适应导航控制。
三、基于神经网络的移动机器人导航控制算法的实现步骤基于神经网络的移动机器人导航控制算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 建立神经网络模型神经网络模型的建立是实现导航控制算法的关键。
神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，根据机器人的实际情况选取合适的输入、输出和隐藏单元。
2. 神经网络的启动机器人在启动时需要获取到当前的位置和目标位置，然后将其作为输入传入神经网络中进行学习。
基于神经网络的机器人路径规划方法研究
基于神经网络的机器人路径规划方法研究随着机器人技术的迅速发展，机器人在许多领域都得到了广泛的应用，比如智能制造、无人驾驶等等。
而机器人的路径规划技术则是机器人能够完成任务的重要基础之一。
现有的路径规划技术往往需要人工编程，这种方法往往需要大量的时间和人力成本，并且难以适应不同场景下的变化。
因此，基于神经网络的机器人路径规划方法应运而生，希望可以用更加智能的方式来解决路径规划问题。
一、神经网络是什么在介绍基于神经网络的机器人路径规划方法之前，我们需要先了解神经网络是什么。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过多个神经元之间的连接来进行信息处理和学习。
与传统的计算模型相比，神经网络具有自主学习和自适应的能力，并且具有更强的鲁棒性和泛化能力。
二、传统的机器人路径规划方法存在的问题在传统的机器人路径规划方法中，最常用的方法是基于图搜索的算法，比如Dijistra算法、A*算法等等。
这些算法需要先对环境进行建模，并且需要人工设定启发式函数等参数，这样的方法已经成为了主流。
但是，这种方法存在一些问题。
首先，基于图搜索的算法往往需要大量的计算资源，在大规模的环境中效率比较低。
其次，在复杂环境中，由于人工设定的启发式函数无法完全反应环境的特征，所以在路径选择方面可能存在一定的局限性。
而且，由于避障问题的存在，传统的算法在路径规划方面也存在一定的局限性。
三、基于神经网络的机器人路径规划方法基于神经网络的机器人路径规划方法主要分为两部分，一是通过神经网络对环境进行建模，二是通过神经网络进行路径规划。
在神经网络的建模方面，我们可以将环境分成二维或者三维网格，每个网格对应一个输入或输出神经元。
通过对环境中的障碍物、目标点等进行编码，可以将环境划分为特定的状态空间。
我们可以通过训练神经网络来学习这个状态空间中的特征，并将其建模。
在神经网络的路径规划方面，我们可以将路径规划问题看作一个优化问题，通过优化的方式得到最优路径。
基于神经网络的机器人路径规划算法
ｃ ｎ ｂ ｒ ｅ ｏ ｔｅ ｇ ａ ．Ｔ ｉ ｓｒ ｔｇ ｉ ｌ ｅ ｈ ａｈ—ｐ ａ ｎｎ ｇ ｒｔｍ ｎ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｉ ｎ ｎ ，ａ ｄ ｉ ａ ｅ ｄ ｖ ｎ ｔ ｈ ｏ ｉ １ ｈｓ ｔ ｅ ｓ ａ ｙ ｍｐｉ ｓ ｔ ｅ ｐ ｔ ｉ ｆ ｌｎ ｉ ｇ ａ ｏ ｈ ｉ ｏ ｌｘ ｅ ｖｒ ｍｅ ｔ ｎ ｍ－ ｌ ｉ ｏ ｐ ｏ ｅ ｈ ｏ ｔ ｌｅｆ ｃｓ ｓ ｅ ｉ ｌ ｏ ｅ ｌ—ｔ ｉ ａｉｎ，ｉ ｈ ｓｄ ｓｉｃ ｄ ａ ｔｇ ｓ ｒ ｖ ｓｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｆ ｔ ．Ｅ ｐ ｃａｌ ｆ ｒａ ｒ ａ ｏ ｅ ｙ ｉ ｓｔ ｔ ｍｅ ｕ ｏ ｔ ａ ｉ ｎ ｔａ ｖ ａ ｅ ． ｔ ｎ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ａ ｈ ｐ ａ ｎ ｎ ； ｕ Ｐ ｔ ｌｎ ｉｇ Ｓ ｂ—ｔｓ ｓ Ｎｅ ｒ ｌ ｅ ｗ ｒ ｅ ａｔ ｕ ｃｉｎ； ｒ ｂ ｅ—ｐ ｒ ｍｅｅ ｔ ｏ ａ ｋ ； ｕ ａ ｔ ｏ ｋ ｐ ｎ ｙ ｆ ｎ ｔ ｎ ｌ ｏ Ｖａ ａ ｌ ｉ ａ ａ ｔｒｍｅｈ ｄ
ｇｏ ａ ｎ ｉｏ ｌｂ ｌｅ ｖｒ ｎｍｅ ｔ ｎ ｔ ｓｐａ ｒ ｈｅｗｈ ｌ ａ ｋ ｉ ｅ ｏ ｐ ｓ ｄ ｔ ｅ ｅ ｆｓ ｂ —ｔ ｓ ｓｗｉｈ ｋ ｗｎ ｎ ｉ ｐｅ ｅ — ｎ ，ｉ ｈｉ ｐｅ ，ｔ ｏｅ ｔｓ ｓ ｄ ｃ ｍ ｏ ｅ ｏ ａｓ ｒ ｓｏ ｕ ｉ ａ ｋ ｔ ｎｏ ａ ｄ ｓｍ ｌ ｎ ｖｒ ｎ ｎｔｔｒ ｕ ｈ ｔ ｏ ｏ ’ ｅ ｏ ｅｗｏ ｋ．Ｔｈｅ ｓ ｒ ｔ ｅ ｒ ｔ ｒ ｅ ａ ｔ ｕｎ ｔｏ ｓｃ ｎ ｔｕ ｔｄ ｂ ｓｎ ｉｏ ｍｅ ｈ ｏ ｇ ｈｅｒ ｂ ｔ Ｓｓ ｎｓ ｒｎ ｔ ｒ ｎ ａｄｉｃ ｅｅ ｎ ｕ ａ ｎｅｗｏ ｋ ｐ ｎ ｌｙ ｆ ｃｉｎ ｉ ｏ ｓｒ ｃｅ ｙ ｕ ｉｇ ｌ
基于神经网络的移动机器人路径规划方法
基于神经网络的移动机器人路径规划方法宋勇;李贻斌;栗春;李彩虹【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2008(30)2【摘要】针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法.利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接.目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零.目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径.仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性.【总页数】4页(P316-319)【作者】宋勇;李贻斌;栗春;李彩虹【作者单位】山东大学控制科学与工程学院机器人研究中心,山东,济南,250061;山东大学威海分校现代教育技术部,山东,威海,264209;山东大学控制科学与工程学院机器人研究中心,山东,济南,250061;山东大学威海分校现代教育技术部,山东,威海,264209;山东大学控制科学与工程学院机器人研究中心,山东,济南,250061;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东,淄博,255012【正文语种】中文【中图分类】TP24【相关文献】1.未知环境下移动机器人安全路径规划的一种神经网络方法 [J], 樊长虹;陈卫东;席裕庚2.基于进化神经网络的移动机器人路径规划方法 [J], 宋勇;李贻斌;刘冰3.基于概率路线图的动态环境下移动机器人路径规划的神经网络方法 [J], 陈艳; 禹继国4.基于神经网络和遗传算法的移动机器人路径规划 [J], 徐美清;刘洞波5.基于进化神经网络的移动机器人免碰路径规划方法 [J], 范红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于BP神经网络的移动机器人循迹控制
映 ，有效抑制 了移动机器人 在运动过程 中的出轨 和静止现 象 ，证 明了提出的基于 Ｂ Ｐ神 经网络的循迹 控制系统可靠 性较高。
关键词 ：移动机器人 ；Ｂ Ｐ神经 网络 ；循迹控制 中图分类号 ：Ｔ Ｐ ２ ４ ２ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ １— ３ ８ ８ １（ ２ ０ １ ３ ）３— ０ ９ ９— ３
基于 Ｂ Ｐ神经 网络 的移 动 机 器人 循 迹 控制
雷双江 ， 肖世德 ，熊鹰 ，查峰
（ ． 西南交通大学机械 工程学院智能机 电技术研究所，四川成都 ６ １ ０ ０ ３ １ ）
摘要 ：研制 自动控制移动 机器人 循迹控制系统 ，通过感测外界 黑色指导线 的变化来控制 电机 的实 时变化。考虑 了运 动 过程 中会遇到的各种情况 ，通过训 练 Ｂ Ｐ神 经网络使微控制器 能够根 据不 同的环境 做 出快 速 、正确 的反映 。采 用微控制 技
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍ ｉ ｃ ｒ ｏ － ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｕ ｎ ｉ ｔ（ ＭＣ Ｕ）ｗ ａ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｔ ｏ ｒ ｅ ｌ ａ — ｔ ｉ ｍ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ －
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ６ １ ０ ０ ３ １ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
BP神经网络在机器人运动轨迹规划中的应用
参考文献 :
[1] 张一魏 ,张永民 ,黄元庆 . 高次多项式插值解决机器人
1 机械与电子22006 ( 11)
・56 ・
机值 . k k b. 随机取一组输入和目标样本 Pk = (a1 ,a2 ,
k k k ∗ ,a k s 1 ,s 2 , ∗ ,s p ) 提供给网络 . n) , T k = ( k k k c. 用输入样本 Pk = (a1 ,a 2 , ∗ ,a n ) 、 权值 w ij 和
经网络 . b. 网络训练 . 使用“ net = t rain ( net , t , q ) " 语句 训练建立好的 B P 神经网络 . 当然在网络训练之前 必须设置好训练参数 . c. 网络仿真 . 使用形如“ y1 = sim ( net , t ) " 语句 仿真训练前后的 B P 神经网络 . 这里采用功能强大的 Matlab 语言编程 , 可直 接调用 B P 神经网络工具箱函数 ,第一关节的位移 、 速度和加速度仿真结果如图 2 所示 .
图3 不同训练函数下的误差曲线比较
线 ,图 3b 是采用 t raingdx 训练函数后的误差曲线 , 可以看出网络训练过程中误差随训练时间的变化迅 速减少 ,图 3a 在经过 3 个单位时间以后 , 网络的误 差就达到了逼近要求 ,而在图 3b 中经过了 100 个时 间单位后 ,网络误差仍未达到所要求的性能指标 . 所 以在该网络中宜采用 t rainlm 训练函数进行训练 .
图2 机器人第一关节的仿真曲线
在图 2 中 , 曲线 1 代表各关节预定的运动轨迹 ( 目标轨迹) , 曲线 2 是 B P 网络进行训练前的逼近 效果 ,显然与目标轨迹误差很大 ,曲线 3 是网络训练 后的逼近效果 ,从各个图上可看出 ,训练以后的网络 逼近曲线基本与目标轨迹重合 , 而且是光滑无间断 点 ,能够满足机器人在运动过程中对位置 、 速度和加 速度的要求 . 实验结果说明了未训练网络的仿真输 出效果很差 ,并且每次运行的结果也不相同 . 训练网 络的仿真输出曲线和原始曲线非常接近 , 对非线性 函数的逼近效果很好 , 实验也进一步证实了 B P 神 经网络具有优越的非线性逼近能力 , 它可以逼近任 意一个非线性函数 . 在 B P 网络中 ,隐含层的神经元个数 、 训练函数 的类型等各种因素将对网络的性能产生很大的影 响 ,不同训练函数下的加速度误差曲线比较如图 3 所 示 . 图 3 a 是 采 用 t rainlm 训 练 函 数 后 的 误 差 曲 ・58 ・
基于神经网络的机器人路径规划算法研究
基于神经网络的机器人路径规划算法研究机器人技术正日益成为工业生产的核心竞争力，而路径规划是机器人技术中必不可少的一项关键技术，其效果的好坏直接影响到机器人性能和工作效率。
近年来，基于神经网络的机器人路径规划算法备受关注，以其在决策能力和学习能力方面优于传统算法而成为研究热点。
本文将深入研究基于神经网络的机器人路径规划算法。
一、神经网络神经网络是由一些相互连接的简单单元组成的计算系统，其灵感来源于仿生学中的神经系统。
神经网络通过改变连接权值和神经元的阈值来实现自我学习和自我适应，具有较高的决策准确率和自适应能力。
因此，神经网络成为机器人路径规划算法的理想选择。
二、机器人路径规划机器人路径规划就是通过计算机算法，自动或半自动地为机器人确定到达目标点的路径。
机器人路径规划的难点是在处理算法时要快速、准确、有效地规划出适合于机器人运动和操作能力的路径，同时还要考虑环境变化等因素。
三、基于神经网络的机器人路径规划算法基于神经网络的机器人路径规划算法是一种新兴的路径规划技术，它通过对机器人的学习和适应能力，实现对环境和运动状态的智能识别和反应，从而规划出更加精准的路径。
其基本原理是将机器人在复杂环境中的运动与神经网络建立的数学模型相结合，通过反向传播算法使神经网络不断完善和优化，从而实现路径规划。
四、基于神经网络的机器人路径规划算法的优势传统机器人路径规划算法通常是针对特定场景或职能进行优化的，因此在应对动态、复杂环境时表现欠佳。
而基于神经网络的机器人路径规划算法可以适应复杂环境的特点，并通过不断学习、优化，不断提升其路径规划效果。
具体来讲，基于神经网络的机器人路径规划算法具有以下优势：1. 学习能力强基于神经网络的机器人路径规划算法可以自我学习和调整，自适应性能更强。
机器人在运动中不断积累和学习数据，以此不断完善神经网络模型，不断优化路径规划算法，提高其运动效率。
2. 处理速度快基于神经网络的机器人路径规划算法可以利用并行计算的特点，从而可以更快地处理复杂的计算任务。
利用深度学习优化扫地机器人的路径规划
利用深度学习优化扫地机器人的路径规划深度学习（Deep Learning）已经在众多领域展现出卓越的性能，包括图像处理、语音识别、自然语言处理等。
而在智能机器人领域，利用深度学习技术进行路径规划也逐渐成为了研究热点。
本文将探讨如何利用深度学习优化扫地机器人的路径规划。
一、背景随着人们生活水平的提高，清洁需求也不断增加。
扫地机器人因其自动化、高效率和节约人工成本等优势，成为了现代家庭和办公环境的首选清洁工具。
然而，传统的扫地机器人路径规划方法存在的问题是无法充分考虑环境的复杂性和多样性，导致机器人清洁效果不理想。
二、传统路径规划方法传统的路径规划方法主要包括基于图搜索的方法、基于模型的方法以及强化学习方法等。
其中，基于图搜索的方法主要是通过建立环境模型，利用搜索算法（如A*算法）寻找最佳路径。
这种方法能够保证找到全局最优解，但在处理复杂环境时容易陷入维度灾难，计算复杂度较高。
基于模型的方法则是通过构建环境模型，利用数学模型进行路径规划。
这种方法对环境要求较高，需要事先准确建模，且对模型的误差较为敏感。
同时，这种方法在资源利用上也不够高效。
强化学习方法是一种通过机器学习与控制论的结合来训练机器人进行路径规划的方法。
然而，这种方法往往需要大量的样本数据和训练时间，且容易陷入局部最优解。
传统的路径规划方法在一定程度上无法解决扫地机器人路径规划的复杂性与多样性。
三、深度学习优化路径规划深度学习技术的发展为路径规划提供了新的解决思路。
利用深度学习算法，可以直接从数据中进行特征学习和决策判断，无需依赖手工标定的环境模型。
在扫地机器人路径规划中，可以将环境信息和机器人动作作为输入，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行特征提取和判断。
通过训练大量的样本数据，机器人可以学习到环境的复杂特征，进而生成更加有效的路径规划策略。
此外，还可以结合强化学习的思想，将路径规划问题转化为马尔可夫决策过程。
基于人工神经网络的机器人路径规划研究
基于人工神经网络的机器人路径规划研究1. 引言1.1 人工神经网络在机器人路径规划中的应用人工神经网络在机器人路径规划中的应用主要体现在其强大的学习能力和逼真的仿真模拟能力上。
通过神经网络模型的训练和优化，可以实现机器人在复杂环境中的路径规划与决策，从而提高机器人的智能化水平和运动效率。
神经网络可以通过大量的训练数据和算法优化，学习并建立起环境的模型，进而推断出最佳路径规划方案。
在实际应用中，人工神经网络可以结合传感器数据、地图信息以及机器人自身的状态信息，实时调整路径规划策略，使机器人能够适应各种复杂场景下的导航需求。
与传统的规则化路径规划算法相比，神经网络在处理非线性、不确定性和动态变化的环境中具有更好的适应性和泛化能力。
人工神经网络在机器人路径规划中的应用具有重要意义，不仅可以提高机器人的导航准确性和效率，还可以推动机器人智能化技术的发展，并促进各领域中机器人应用的广泛推广和应用。
1.2 研究背景和意义基于人工神经网络的机器人路径规划算法能够通过对环境的学习和模式识别，实现对复杂场景下的路径规划问题进行高效解决。
人工神经网络能够在大量数据的基础上进行训练和优化，使得机器人能够更加准确地选择行动方案，并且能够根据环境的变化及时做出调整。
基于人工神经网络的机器人路径规划研究具有重要意义，不仅可以提高机器人在复杂环境中的智能化程度，还能够为实际应用场景提供更加高效和精准的路径规划方案。
2. 正文2.1 机器人路径规划的基本概念机器人路径规划是指在机器人要从起点到达目标点的过程中，确定其途中经过的路径的一种技术。
其目的是使机器人能够以最短的时间或最小的代价到达目标点，同时避开碰撞和遵守规定的运动约束条件。
机器人路径规划的基本概念包括以下几个方面：首先是环境建模，也就是将机器人所在的环境抽象成一个可计算的模型，包括地图、障碍物的位置和形状等信息。
其次是路径搜索算法，目的是从起点到目标点搜索一条合适的路径，使机器人在避开障碍物的同时到达目标点。
神经网络算法在机器人路径规划中的应用研究
神经网络算法在机器人路径规划中的应用研究随着科技的不断进步和人工智能领域的发展，机器人技术在各个领域中得到了广泛的应用。
其中，机器人路径规划是机器人导航和运动控制中的关键问题之一。
神经网络算法作为一种基于生物神经网络的模型，其在机器人路径规划中的应用逐渐受到了研究者们的关注。
本文将探讨神经网络算法在机器人路径规划中的应用以及其研究现状。
机器人路径规划是指在给定环境中，确定机器人从起始点到目标点的最优路径。
传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，通常是基于图论和搜索技术的。
然而，传统算法在复杂环境中面临着诸多挑战，如搜索空间过大、路径计算时间较长等问题。
神经网络算法作为一种数据驱动的方法，通过训练和学习来获取数据中的模式和规律，能够更好地适应复杂环境下的路径规划任务。
首先，神经网络算法通过自动学习数据中的模式和特征，能够对环境中的障碍物、地形等信息进行有效的感知。
传感器获取的环境信息可以作为神经网络输入层的特征向量，通过隐藏层的神经元进行信息处理和抽象，最终输出路径规划的结果。
相比传统的路径规划算法，神经网络算法能够更好地处理环境的非线性特性，从而提供更加精确的路径规划结果。
其次，神经网络算法还可以通过训练和优化来提高路径规划的效率和鲁棒性。
传统算法通常需要根据具体环境的特点进行参数的调整和优化，在复杂环境中往往难以取得令人满意的结果。
然而，神经网络算法通过大量的训练数据和反向传播算法，能够自动调整网络的权重和偏置，使得网络能够更好地适应复杂环境的路径规划任务，提高规划效率和鲁棒性。
另外，神经网络算法还可以应用于在线路径规划中。
传统的路径规划算法通常需要在整个搜索空间进行计算，如果环境发生变化，需要重新计算路径规划结果。
而神经网络算法通过训练和学习，能够建立环境模型和路径规划模型之间的映射关系，从而可以在环境发生变化时快速更新路径规划结果，实现更加实时和自适应的路径规划。
然而，神经网络算法在机器人路径规划中仍然存在一些挑战和问题。
【精选】基于BP神经网络的移动机器人路径规划 doc资料
基于BP神经网络的移动机器人路径规划基于BP神经网络的移动机器人路径规划朱云国,周松林(铜陵学院,安徽铜陵244000摘要:对BP神经网络算法进行了改进,克服了直接使用神经网络算法进行路径规划的不足之处。
仿真表明,设计了附加动量项的BP神经网络,能有效地提高算法的收敛速度。
最后在MAT2 LAB中给出了在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿真结果,结果表明此方法是可行的。
关键词:移动机器人;路径规划;BP神经网络;附加动量项中图分类号:TP183文献标志码:A文章编号:100320794(20200820042203P ath Planning for Mobile R obot B ased on BP N eural N etw ork AlgorithmZHU Yun-guo,ZH OU Song-lin(T ongling C ollege,T ongling244000,ChinaAbstract:Im proves the BP neural netw ork alg orithm,s o the shortage of path-planning with the BP neural netw ork alg orithm is overcomed.The simulation results indicate that on the bases of accessional m omentum method can efficiently im prove this alg orithm in convergence speed.At last,m obile robot dynamic path plan2 ning simulation is carried out in the environment with imm obile and m obile obstacle,the simulation result indi2 cates that the method is feasible.K ey w ords:m obile robot;path planning;BP neural netw ork;accessional m omentum0引言现代机器人在多种行业中得到广泛的应用,尤其在一些工作环境恶劣,劳动强度较大的场合,机器人必将为代替人工劳动而发挥巨大的作用。
基于神经网络的机器人智能导航与定位研究
基于神经网络的机器人智能导航与定位研究机器人在现代社会中的应用越来越广泛，其中智能导航与定位技术是关键的研究领域之一。
本文将基于神经网络的机器人智能导航与定位进行深入研究，探讨其原理、方法以及应用前景。
一、研究背景与意义随着科技的不断进步，人们对于机器人的需求也越来越大。
如何让机器人准确地导航与定位成为了一个重要的问题。
传统的导航与定位方法主要基于传感器的数据处理，存在精度低、鲁棒性差等问题。
而神经网络作为一种强大的数据处理工具，被广泛应用于机器学习领域，可为机器人的导航与定位提供新的解决方案。
二、基于神经网络的机器人智能导航与定位原理神经网络是一种模拟人脑神经元连接的数学模型，通过大量神经元之间的连接与学习，可以实现对输入数据的模式识别和预测。
基于神经网络的机器人导航与定位主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：机器人通过传感器获取环境的数据，如图像、声音等。
然后对数据进行预处理，包括去噪、规范化等操作，以减少干扰和噪声对导航与定位的影响。
2. 特征提取与表示：利用神经网络的特征提取能力，从预处理后的数据中提取有用的特征，并进行适当的表示。
例如，可以将图像数据转化为特征向量，用于识别不同的环境或地标。
3. 神经网络模型训练：选取适当的神经网络结构，并使用标注好的训练集对其进行训练。
训练过程中，通过调整网络参数，使得神经网络可以学习到输入数据与输出标签之间的映射关系。
例如，将传感器数据与机器人的位置坐标进行监督学习，从而实现机器人的定位任务。
4. 导航与定位：当神经网络模型训练完成后，机器人可以利用已学习到的映射关系，在实际环境中进行导航与定位。
通过输入当前环境数据，神经网络将预测机器人的位置或提供导航指引。
三、基于神经网络的机器人智能导航与定位方法基于神经网络的机器人智能导航与定位方法有多种，以下介绍其中几种常见的方法：1. 卷积神经网络导航与定位：卷积神经网络适用于图像数据的处理，通过多层卷积和池化操作，可以提取图像中的特征。
基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法
基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法
杨忠;刘华春
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2017(013)010
【摘要】传统的寻路算法通常用在已知地形结构的基础上规划路线,而扫地机器人的工作环境通常是陌生的,传统寻路算法在此失效.该文结合BP神经网络的特性,提出一种基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法,目标是使扫地机器人能够在任何陌生的环境中正确地完成寻路任务,通过分析扫地机器人的清扫模式,建立观察模型和运动模型,利用MatLab实现对应的BP神经网络,并对传统BP网络激励函数进行了优化,最后经过训练和仿真验证了算法的有效性和实用性.
【总页数】3页(P156-158)
【作者】杨忠;刘华春
【作者单位】成都理工大学工程技术学院,四川乐山614000;成都理工大学工程技术学院,四川乐山614000
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于迷宫寻路算法的大规模筒仓工艺流程计算的解决方案 [J], 林锦晖;陈智伟;何晓涛
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晓涛
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基于神经网络的智能移动机器人导航算法研究的开题报告
基于神经网络的智能移动机器人导航算法研究的开题报告1. 研究背景近年来，随着机器人技术的迅速发展，移动机器人被广泛应用于各种领域，如物流、医疗、农业等。
其中，移动机器人的导航技术是实现自主移动和应用最为关键的基础技术之一。
传统的导航算法主要基于传感器信息和地图信息，容易受到环境变化和噪声等因素的影响，导致导航精度不高，对于复杂、未知的环境更加难以适应。
近年来，神经网络技术得到了飞速发展，具有优秀的自适应性和泛化能力，已经被广泛应用于机器学习、图像识别、语音识别等领域，在移动机器人导航中也有了广泛应用。
研究基于神经网络的智能移动机器人导航算法，可以有效克服传统算法的不足，提高机器人的导航精度和自适应性，为移动机器人的应用提供强有力的支撑。
2. 研究目的和意义本研究旨在探究基于神经网络的智能移动机器人导航算法，并以此为基础，开发出能够适应复杂、未知环境的移动机器人导航系统。
具体目的包括：1）研究神经网络在移动机器人导航中的应用原理和技术特点，分析其优点和不足；2）提出一种基于神经网络的移动机器人导航算法，并优化网络结构和参数设计，提高算法的性能和稳定性；3）基于ROS（Robot Operating System）平台，开发出一个功能完善、可靠性高的移动机器人导航系统，实现机器人的自主导航和避障功能；4）通过实验证明所提出算法和系统的有效性和实用性，为移动机器人导航技术的研究和应用提供有力支撑。
3. 研究内容和方法本研究主要从以下几个方面展开：1）移动机器人导航技术的研究，探究传统导航算法的现状及其不足；2）神经网络技术的研究，分析其在机器人导航中的应用原理和技术特点；3）基于神经网络的智能移动机器人导航算法的设计和优化，确定网络结构和参数，并利用深度学习框架Tensorflow进行训练和调优；4）基于ROS平台的移动机器人导航系统的设计和实现，实现机器人的自主导航、环境感知、避障等功能；5）通过实际情景测试和性能评估，验证所提出的算法和系统的有效性和实用性。
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基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法
作者：杨忠刘华春
来源：《电脑知识与技术》2017年第10期
摘要：传统的寻路算法通常用在已知地形结构的基础上规划路线，而扫地机器人的工作环境通常是陌生的，传统寻路算法在此失效。
该文结合BP神经网络的特性，提出一种基于BP 神经网络的扫地机器人寻路算法，目标是使扫地机器人能够在任何陌生的环境中正确地完成寻路任务，通过分析扫地机器人的清扫模式，建立观察模型和运动模型，利用MatLab实现对应的BP神经网络，并对传统BP网络激励函数进行了优化，最后经过训练和仿真验证了算法的有效性和实用性。
关键词：寻路算法；扫地机器A-；BP神经网络
中图分类号：TPl8
文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2017）10-0156-03
随着科技的不断进步，智能家居理念逐步渗透了现代生活中，智能扫地机器人日益流行起来，很多厂家都开始生产智能扫地机器人。
过去机器人通常只能完成一些简单的任务，但随着人工智能、传感器技术的发展，机器人的功能得到了很大的升级和改善，加上网络推广，智能扫地机器人已经真正地进入人们的日常生活。
智能扫地机器人能在无人监督的情况下通过红外线传感器、超声波传感器、陀螺仪、电子罗盘、室内GPS等传感器设备扫描并学习房间局部户型结构，规划路径完成房间的清洁任务。
通常由于所处位置的局限性和现代住房结构复杂等因素，难以获得完整准确的户型结构图，而要求用户事先将户型图输入机器人也不现实，因此清扫路径的规划是整个清扫活动的难点。
目前通常采取线性算法进行路径规划，通过传统程序设计模式编程实现。
这种方式导致扫地机器人智能程度不高，在遇到一些特殊情况时，导致整个清扫工作中断。
1.问题分析
扫地机器人按清扫路线形式可分为规划式和随机式两类。
目前，扫地机器人大部分都采取随机式扫地机，即不规划路线，扫到哪算哪，碰到障碍物自己走开。
规划式清扫模式：扫地机器人感知四周的环境，然后规划行走的路径，有效地遍历各个区域，完成各个区域的打扫。
规划式清扫模式的行走路径方式有螺旋式行走模式，S形行走模式，五边形行走模式。
其中，以螺旋行走模式的清扫效率最高，它最大程度的避免了重复路线。
但单一的规划式清洁模式，始终不能完美解决障碍物问题，螺旋行走模式以程序的形式编写进扫地机器人控制中心计算机，
它只能以固定不变的路径完成清扫任务，在途中若遇到形状复杂、面积较大的障碍物，如茶几，甚至人、宠物等随机移动的物体时，路线即被中断。
目前多采取在主路径规划算法中嵌套避开障碍物的算法，如绕行障碍物后校正角度返回原路径，或从拓扑学的角度提出新算法如等单元分解法来解决扫地机器人遍历过程中遇到障碍的问题，但这些解决办法通常产生较大的角度误差，缺乏灵活性，增大了重复路径的概率，甚至在一些特殊情况下方法失效。
为此，引入神经网络算法结合以上的螺旋式行走模式，提出一种基于BP神经网络的寻路算法，从而达到在陌生的环境中扫地机器人“完全自主”完成清扫任务的目标。
2.BP神经网络（简介原理）
BP网络全称为（Back Propagation Network），它是最早由科学家Rumelhart和McCelland 提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
其特点是在理论上可根据问题规模无限扩大网络规模，通过学习算法存储海量的输入一输出模式映射关系，相较传统的通过线性数学方程描述映射关系的方法，BP网络有着不可比拟的优势。
BP网络在学习过程中采用最速下降法，并通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层，图1展示了一个简单的三层BP网络。
3.系统模型
根据BP神经网络的基本结构建立输入和输出模型，即运动模型和观测模型。
5.仿真实验
在利用神经网络建立寻路模型的过程中，最重要的一步就是对神经网络进行训练，从而确定网络中各神经元之间的连接权值。
在训练之前，需要将样本数据集随机分为训练数据和测试数据两部分。
编程对扫地机器人寻路过程进行仿真实验，其中用二维数组对户型结构进行保存，以螺旋式行走模式为基础算法，编程生成2000组数据作为样本，选取其中1200组作为训练样本对网络进行训练，600组作为测试，200组仿真，网络设置1个隐藏层，隐藏层神经元数为20，修正权系数为0.9，初始学习速率为0.3，初始连接权值随机生成，网络输出形式表示为矢量（v，ω），其中，v为线速度，ω为旋转角速度。
调用matlab创建BP网络：newff （0 6），（20，2），tansig，logsigEX，traingdx，其中logsigEX为改进后的激励函数。
6.实验结果分析
利用matlab对扫地机器人寻路模型BP神经网络的训练结果如图3所示，从图中可以看出网络在87次训练时趋于稳定，之后的权值调整几乎为零，网络达到收敛，在后继测试中，基于BP神经网络算法的螺旋式寻路算法很好完成了扫地机器人路径寻优任务，有效地解决了障碍物导致的清扫路径重复，提高了清洁效率。
7.结论
分析了目前扫地机器人寻路算法所存在的问题，基于BP神经网络，提出了一种基于BP 神经网络的扫地机器人寻路算法。
建立了扫地机器人的运动模型和观测模型，根据模型设计出三层BP神经网络，利用matlab对网络进行训练和仿真实验，仿真实验结果表明基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法有效避免了路径重复，解决了前述障碍物问题，算法具有一定实用价值。