【摘 要】
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自主导向车(AGV)在工业中得到广泛的应用,包括机械加工、原料及产品运输和冶金自动化等。在AGV路径规划中,为弥补传统模糊神经网络的不足,提出了补偿模糊神经网络算法;依据碰撞危险度的概念,为该网络制定一个折中的方案。最后给出了有静态和动态障碍物的环境中路径规划的仿真,验证了该算法提高收敛速度的有效性和避障的可行性。
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自主导向车(AGV)在工业中得到广泛的应用,包括机械加工、原料及产品运输和冶金自动化等。在AGV路径规划中,为弥补传统模糊神经网络的不足,提出了补偿模糊神经网络算法;依据碰撞危险度的概念,为该网络制定一个折中的方案。最后给出了有静态和动态障碍物的环境中路径规划的仿真,验证了该算法提高收敛速度的有效性和避障的可行性。
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