基于人工勢場的多智能體的避障，使用MATLAB編程
標簽： 多智能體 人工勢場 避障 matlab
上傳時間： 2019-12-16
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)智能機器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的二級 BP網(wǎng)。模擬智能機器人的兩控制參數(shù)(左 、右輪速)間的函數(shù)關(guān)系。實現(xiàn)避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調(diào)整橢圓長、短軸大小。能實現(xiàn)多個及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點是方法簡單、算法容易實現(xiàn) 。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態(tài)環(huán)境里其它機器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實驗中。取得了理想的效果． 關(guān)鍵詞；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機器人中，避障軌跡的生成是一個重要的問 題．對于不確定的動態(tài)環(huán)境下的實時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關(guān)這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被設(shè)計出來，產(chǎn)生實時的軌跡 生成．文獻113[23提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的軌跡 生成僅能處理在靜態(tài)環(huán)境下及假設(shè)空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能為智能機器 人產(chǎn)生導(dǎo)航的避障軌跡，然而模型在計算上相當復(fù) 雜．文獻[43提供了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能在動 態(tài)環(huán)境下產(chǎn)生時實的避障軌跡生成，并在文獻[5] 中，嚴格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點逃離問題．并且文獻[63用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層疊 加起來，每層構(gòu)造相似于[43中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)．它是利 用第二層網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)下一個機器人位置的無監(jiān)督模 型，然而它卻加倍了計算量，盡管文獻[4，6]提供的 方法能在動態(tài)環(huán)境下，產(chǎn)生時實避障軌跡，但都具有 較慢的運動速度，在快速變化的環(huán)境下不能恰當?shù)? 完成動作執(zhí)行，因為機器人要比較好地完成避障動 作，必須不能滯后于障礙物動作變化
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機器人
上傳時間： 2022-02-12
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多智能體模型與實驗
標簽： 智能體 實驗 模型
上傳時間： 2013-06-22
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Linux下的voip通信終端軟件,common目綠為多媒體開發(fā)包,主要提供內(nèi)存mbus,md5,hmac,網(wǎng)絡(luò)接口方面的函數(shù).rat為主要的函數(shù)集.
標簽： common Linux voip mbus
上傳時間： 2015-04-28
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用VC編寫的演示如多智能體的機器學(xué)習(xí)算法，很好的一個機器學(xué)習(xí)例子
標簽： 編寫 智能體 機器學(xué)習(xí) 算法
上傳時間： 2015-08-19
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九十三學(xué)年 度 全國大學(xué)校院嵌入式軟體設(shè)計競賽 多媒體組決賽報告書 具效能與耗電可調(diào)適性之智慧型數 位相機
標簽： 63886 63849 64001 嵌入式
上傳時間： 2014-11-29
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多智能體工具包，可直接用來進行多智能體強化學(xué)習(xí)算法設(shè)計與仿真
標簽： 智能體 工具包
上傳時間： 2015-12-29
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機器人足球仿真比賽中多智能體系統(tǒng)的構(gòu)建.pdf
標簽： 機器人 多智能體系 足球仿真比賽
上傳時間： 2014-01-04
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mp3 多媒體播放器, 可透過windows CE 來執(zhí)行
標簽： windows mp3 CE 播放器
上傳時間： 2016-04-25
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是一篇關(guān)于蟻群算法和多智能體相結(jié)合的經(jīng)典的文章
標簽： 蟻群算法 智能體
上傳時間： 2014-01-06
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