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本文提出了在不确定的环境中,移动机器人的一种全局路径规划算法.将全局路径规划分解为局部路径规划的组合.为提高规划的效率,在局部规划中,采用了基于案例的学习方法.以ART-2神经网络实现案例的匹配、学习和扩充,满足了规划的实时性要求,仿真结果说明了本算法的有效性.
一种不确定环境下移动机器人的避障规划算法
【摘 要】
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本文提出了在不确定的环境中,移动机器人的一种全局路径规划算法.将全局路径规划分解为局部路径规划的组合.为提高规划的效率,在局部规划中,采用了基于案例的学习方法.以ART-
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系
【出 处】
：
机器人
【发表日期】
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2002年4期
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