基于神经网络的机器人路径规划

　　《基于神经网络的机器人路径规划》介绍了用于机器人路径规划的细胞神经网络（cellular neural network，CNN）的近期新研究进展并分析其在月球车月面运动规划的潜在应用前景。《基于神经网络的机器人路径规划》给出了数个利用新颗的分布式神经网络模型求解短路径规划问题的例子，并给出其在扫地机器人应用中的关键问题之一——全覆盖问题的求解中的应用。《基于神经网络的机器人路径规划》结构清晰合理，易于学习掌握。全书内容按照先易后难的原则进行组织，符合大多数读者的学习习惯，从而使读者易于掌握所论述的内容。书中提供了大量的仿真例子供读者实践，其中部分实例含有源代码。《基于神经网络的机器人路径规划》可作为读者研究神经网络在机器人控制及路径规划方面的理论及应用的手学术资料，也可作为从事机器人相关领域研究的研究生在机器人路径规划方面的教材。

暂缺《基于神经网络的机器人路径规划》作者简介

第1章 　绪论
1.1 　移动机器人运动规划综述及研究现状
1.1.1 　运动规划简介
1.1.2 　运动规划的分类
1.1.3 各种运动规划方法简介
1.1.4 运动规划算法的评价指标
1.2 神经网络综述及研究现状
第2章 短路径细胞神经网络及其在静态环境运动规划中的应用
2.1 短路径细胞神经网络模型
2.1.1 地图映射
2.1.2 神经元动力学
2.1.3 路径生成
2.1.4 路径搜索终止条件
2.1.5 不存在可行路径情况的识别
2.1.6 短路径细胞神经网络进入稳态的判据
2.2 离散的 短路径细胞神经网络
2.3 利用启发式信息加快 短路径细胞神经网络收敛速度
2.4 仿真研究
2.4.1 U形障碍物环境
2.4.2 迷宫环境
2.4.3 在没有可行路径的环境中进行规划
2.4.4 利用启发式信息加快 短路径细胞神经网络收敛速度的仿真验证
2.5 短路径细胞神经网络的改进
2.5.1 改进背景与改进方法
2.5.2 改进一：考虑安全性的路径规划
2.5.3 改进二：具有不同穿越难度的地图情况下的路径规划
2.6 小结
第3章 有框 短路径细胞神经网络及其在移动机器人运动规划中的应用
3.1 问题提出
3.2 有框 短路径细胞神经网络动力学模型
3.2.1 有框 短路径细胞神经网络拓扑结构
3.2.2 有框 短路径细胞神经网络神经元动力学
3.2.3 神经元初始状态设置
3.2.4 有框 短路径细胞神经网络进入稳态的判据
3.3 基于有框 短路径细胞神经网络的运动规划
3.3.1 地图映射
3.3.2 输入接口部分
3.3.3 输出接口部分
3.4 　仿真研究
3.4.1 有框 短路径细胞神经网络在复杂环境中的路径规划
3.4.2 短路径细胞神经网络与有框 短路径细胞神经网络的对比
3.4.3 有框 短路径细胞神经网络在考虑地图穿越难度情况下的规划
3.5 小结与展望
第4章 短路径细胞神经网络运动规划在机械臂及非完整约束移动机器人中的
应用研究
4.1 短路径细胞神经网络在二连杆机械臂运动规划中的应用
4.1.1 问题背景
4.1.2 二连杆机构运动学
4.1.3 优化目标的确定
4.1.4 工作空间到构形空间的变换 …… 第5章最短路径细胞神经网络在动态环境与未知环境中的运动规划研究 第6章最短路径细胞神经网络相关模型及理论分析 参考文献