介绍了应用Hopfield神经网络拓扑模型有效求解机器人路径规划和避障问题。给定的系统根据提供的任意起始位置和目标位置,避开静态的和动态的障碍物,规划出一条最短的路径。通过外部输入得到系统的环境信息,包括障碍物的位置、智能体当前的位置和期望的目标位置。动态的神经网络在地图空间中生成一个等势图,根据最陡的上坡方法可以很快得到一条目标路径。通过Matlab仿真得到一个路径规划实例的分析结果。
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