动态神经网络路径规划

动态神经网络路径规划是一种利用递归神经网络（RNN）进行实时路径规划的方法。在这种方法中，神经网络被用来表示机器人的工作空间，每个神经元都只与局部区域相连。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连接传播。

该方法的优势在于能够在动态环境中实时更新路径规划。由于神经网络的递归结构，它可以根据当前环境的变化进行自适应调整，从而生成适应性更强的路径。

另外，为了解决机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题，还提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法。该算法利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计，采用高斯变异和柯西变异相结合的方式，以提高路径规划的效果和鲁棒性。

总结起来，动态神经网络路径规划是一种利用递归神经网络进行实时路径规划的方法，它能够根据环境的变化进行自适应调整，并且可以通过进化算法进行优化设计。