递归神经网络在动态环境下移动机器人路径规划的应用

"宋勇等人提出了一种基于递归神经网络的移动机器人实时路径规划方法，适用于动态环境，具有良好的环境适应性和实时性。这种方法利用神经网络表示机器人的工作空间，通过局部侧连接来处理目标点和障碍物，实现避障和路径优化。" 在移动机器人领域，路径规划是关键问题之一，特别是在动态环境中，机器人需要能够快速有效地找到避免障碍物的安全路径。本文提出的"基于神经网络的移动机器人路径规划方法"旨在解决这一挑战。递归神经网络（Recursive Neural Network, RNN）在此方案中起到核心作用，它能处理时间序列数据并具备记忆功能，适合动态环境下的路径规划。 首先，神经网络被用来表示机器人的工作空间，每个神经元仅与局部相邻的神经元有连接。这种结构允许网络高效地处理局部信息，如障碍物的位置和形状。目标点的神经元拥有全局最高的活性值，这个值会通过神经元间的局部侧连接向整个状态空间传播，逐渐衰减。而障碍物及周边区域的神经元活性值被抑制为零，表示机器人应避开这些区域。 路径规划过程通过目标点的吸引力和障碍物的推斥力来实现。目标点对机器人产生全局吸引力，引导其朝目标方向移动；而障碍物的局部影响力则促使机器人避开它们。这种方式确保了机器人能在不断变化的环境中找到最优路径，同时兼顾了避障和路径效率。 仿真结果显示，这种方法具有较高的环境适应性，能适应不同类型的障碍和环境变化，并且实时性强，能够快速响应环境变化，生成新的规划路径。此外，由于神经网络的并行计算特性，这种方法还可能具备较高的计算效率，对于实时路径规划至关重要。 该研究为移动机器人在复杂动态环境中的自主导航提供了一种有效且灵活的解决方案，结合递归神经网络的优势，有望推动移动机器人技术在实际应用中的进一步发展。这种方法可以应用于各种实际场景，如家庭服务机器人、仓储物流机器人等，提高它们在动态环境中的导航能力。