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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人路徑規(guī)劃》介紹了用于機(jī)器人路徑規(guī)劃的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cellular neural network，CNN）的近期新研究進(jìn)展并分析其在月球車月面運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的潛在應(yīng)用前景?！痘谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人路徑規(guī)劃》給出了數(shù)個(gè)利用新顆的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解短路徑規(guī)劃問題的例子，并給出其在掃地機(jī)器人應(yīng)用中的關(guān)鍵問題之一——全覆蓋問題的求解中的應(yīng)用?！痘谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人路徑規(guī)劃》結(jié)構(gòu)清晰合理，易于學(xué)習(xí)掌握。全書內(nèi)容按照先易后難的原則進(jìn)行組織，符合大多數(shù)讀者的學(xué)習(xí)習(xí)慣，從而使讀者易于掌握所論述的內(nèi)容。書中提供了大量的仿真例子供讀者實(shí)踐，其中部分實(shí)例含有源代碼。《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人路徑規(guī)劃》可作為讀者研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人控制及路徑規(guī)劃方面的理論及應(yīng)用的手學(xué)術(shù)資料，也可作為從事機(jī)器人相關(guān)領(lǐng)域研究的研究生在機(jī)器人路徑規(guī)劃方面的教材。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人路徑規(guī)劃》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章　緒論
1.1 　移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃綜述及研究現(xiàn)狀
1.1.1 　運(yùn)動(dòng)規(guī)劃簡(jiǎn)介
1.1.2 　運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的分類
1.1.3 各種運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法簡(jiǎn)介
1.1.4 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述及研究現(xiàn)狀
第2章短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在靜態(tài)環(huán)境運(yùn)動(dòng)規(guī)劃中的應(yīng)用
2.1 短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.1.1 地圖映射
2.1.2 神經(jīng)元?jiǎng)恿W(xué)
2.1.3 路徑生成
2.1.4 路徑搜索終止條件
2.1.5 不存在可行路徑情況的識(shí)別
2.1.6 短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)的判據(jù)
2.2 離散的短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3 利用啟發(fā)式信息加快短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度
2.4 仿真研究
2.4.1 U形障礙物環(huán)境
2.4.2 迷宮環(huán)境
2.4.3 在沒有可行路徑的環(huán)境中進(jìn)行規(guī)劃
2.4.4 利用啟發(fā)式信息加快短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度的仿真驗(yàn)證
2.5 短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)
2.5.1 改進(jìn)背景與改進(jìn)方法
2.5.2 改進(jìn)一：考慮安全性的路徑規(guī)劃
2.5.3 改進(jìn)二：具有不同穿越難度的地圖情況下的路徑規(guī)劃
2.6 小結(jié)
第3章有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃中的應(yīng)用
3.1 問題提出
3.2 有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模型
3.2.1 有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
3.2.2 有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元?jiǎng)恿W(xué)
3.2.3 神經(jīng)元初始狀態(tài)設(shè)置
3.2.4 有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)的判據(jù)
3.3 基于有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃
3.3.1 地圖映射
3.3.2 輸入接口部分
3.3.3 輸出接口部分
3.4 　仿真研究
3.4.1 有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜環(huán)境中的路徑規(guī)劃
3.4.2 短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比
3.4.3 有框短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在考慮地圖穿越難度情況下的規(guī)劃
3.5 小結(jié)與展望
第4章短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃在機(jī)械臂及非完整約束移動(dòng)機(jī)器人中的
應(yīng)用研究
4.1 短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在二連桿機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃中的應(yīng)用
4.1.1 問題背景
4.1.2 二連桿機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)
4.1.3 優(yōu)化目標(biāo)的確定
4.1.4 工作空間到構(gòu)形空間的變換 …… 第5章最短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)態(tài)環(huán)境與未知環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃研究第6章最短路徑細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模型及理論分析參考文獻(xiàn)