RBF神经网络路径规划

RBF神经网络是一种基于径向基函数的人工神经网络，常用于函数逼近和分类问题。在路径规划中，RBF神经网络可以通过学习地图上的障碍物分布，从而帮助机器人生成一条安全、有效的路径。

具体来说，RBF神经网络在路径规划中的应用过程如下：
1. 将机器人当前位置和目标位置作为输入，以及地图上的障碍物分布作为训练数据。
2. 利用RBF神经网络对训练数据进行学习，得到一个能够准确描述地图障碍物分布的模型。
3. 在模型的基础上，通过搜索算法（如A*算法）来生成一条安全、有效的路径，避开地图上的障碍物。