基于人工免疫网络的复杂环境机器人局部路径规划策略

本文主要探讨了"基于人工免疫网络的机器人局部路径规划"这一主题，发表于2010年的《山东大学学报(理学版)》第45卷第7期。论文针对复杂环境下的机器人路径规划问题，提出了一种创新的方法，即利用人工智能领域的技术——人工免疫网络(AIN)进行局部路径规划。作者胡选子和谢存禧来自东莞职业技术学院计算机工程系和华南理工大学机械与汽车工程学院，他们首先构建了AIN与机器人局部路径规划之间的映射关系，将AI的思想应用到机器人路径决策中。 在算法设计方面，作者详细描述了将AIN原理转化为机器人路径规划的具体步骤，这可能包括模拟免疫系统中的抗体-抗原交互、学习机制以及适应性进化等过程，用于搜索最优或近似最优的路径。通过这些机制，算法能够有效地处理复杂的障碍物分布，提高路径规划的效率和鲁棒性。 论文的核心部分介绍了算法的实施流程，可能包括环境感知、状态评估、免疫反应和路径更新等关键步骤。作者通过仿真实验验证了这种方法的有效性，通过对比与传统的人工势场法，结果显示在面对复杂障碍时，基于AIN的路径规划算法具有更好的性能，证明了其在实际应用中的可行性。 关键词"人工免疫网络"和"路径规划"突出了研究的核心技术，而"机器人"则明确了应用领域。中图分类号180.32和文献标志码A进一步说明了这篇论文属于自然科学类的科研成果，具有较高的学术价值。 这篇论文为解决机器人在复杂环境中高效、智能地规划局部路径提供了新的思路和技术手段，对于机器人技术、人工智能和路径规划领域的研究者来说，具有重要的参考意义。