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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基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左 、右輪速)間的函數關系。實現避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現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 。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態環境里其它機器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實驗中。取得了理想的效果． 關鍵詞；BP神經網絡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．對于不確定的動態環境下的實時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經網絡模型被設計出來，產生實時的軌跡 生成．文獻113[23提供的神經網絡模型產生的軌跡 生成僅能處理在靜態環境下及假設空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經網絡模型，能為智能機器 人產生導航的避障軌跡，然而模型在計算上相當復 雜．文獻[43提供了Hopfield神經網絡模型，能在動 態環境下產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用兩個神經網絡層疊 加起來，每層構造相似于[43中的網絡結構．它是利 用第二層網絡來發現下一個機器人位置的無監督模 型，然而它卻加倍了計算量，盡管文獻[4，6]提供的 方法能在動態環境下，產生時實避障軌跡，但都具有 較慢的運動速度，在快速變化的環境下不能恰當地 完成動作執行，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： 神經網絡 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目綠為多媒體開發包,主要提供內存mbus,md5,hmac,網絡接口方面的函數.rat為主要的函數集.
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習算法，很好的一個機器學習例子
標簽： 編寫 智能體 機器學習 算法
上傳時間： 2015-08-19
上傳用戶：啊颯颯大師的
九十三學年 度 全國大學校院嵌入式軟體設計競賽 多媒體組決賽報告書 具效能與耗電可調適性之智慧型數 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習算法設計與仿真
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的構建.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 來執行
標簽： windows mp3 CE 播放器
上傳時間： 2016-04-25
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是一篇關于蟻群算法和多智能體相結合的經典的文章
標簽： 蟻群算法 智能體
上傳時間： 2014-01-06
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