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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。
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。
