【摘 要】
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针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题，本文提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数，得到无碰
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针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题，本文提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数，得到无碰撞路径，然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算，发挥PSO简单、容易实现的优点，提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明，这种新路径规划方法是可行且有效的。
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