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摘要
针对巡检机器人自动巡检过程中地勤人员、工程车辆等可能导致碰撞的问题,提出了一种基于动态神经网络的机器人实时路径规划算法。将机场环境下的给定巡检任务描述为一类轨迹跟踪问题,并设计Lyapunov收敛的速度控制策略;建立速度层不等式约束所描述的动态避障机制,进一步将路径规划算法构建为一类动态优化问题,并构建了动态神经网络进行了实施求解。数值仿真表明,巡检机器人不仅能够在机场环境下遵循指定的巡检路径工作,并且具备同时躲避潜在障碍物的能力,此外还能够保证速度控制量。
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针对巡检机器人自动巡检过程中地勤人员、工程车辆等可能导致碰撞的问题,提出了一种基于动态神经网络的机器人实时路径规划算法。将机场环境下的给定巡检任务描述为一类轨迹跟踪问题,并设计Lyapunov收敛的速度控制策略;建立速度层不等式约束所描述的动态避障机制,进一步将路径规划算法构建为一类动态优化问题,并构建了动态神经网络进行了实施求解。数值仿真表明,巡检机器人不仅能够在机场环境下遵循指定的巡检路径工作,并且具备同时躲避潜在障碍物的能力,此外还能够保证速度控制量。
