An extended virtual force field based behavioral fusion with neuralnetworks and evolutionary programming for mobile robot navigation

机译：基于扩展虚拟力场的神经行为融合网络和用于移动机器人导航的进化编程

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A local navigation algorithm for mobile robots is proposed, basedon the new extended virtual force field (EVFF) concept, neuralnetwork-based fusion for the three primitive behaviors generated by theEVFF, and the evolutionary programming-based optimization of the neuralnetwork weights. Furthermore, a multi-network version of the aboveneurally-combined EVFF has been proposed that lends itself not only toan efficient architecture but also to a greatly enhanced generalizationcapability. These techniques have been verified through both simulationand real experiments under a collection of complex environments

机译：在此基础上，提出了一种用于移动机器人的局部导航算法。关于新的扩展虚拟力场（EVFF）概念，神经基于网络的融合，用于由网络生成的三种原始行为 EVFF，以及基于进化编程的神经网络优化网络权重。此外，上述的多网络版本已经提出了神经组合的EVFF，其不仅适用于一个有效的体系结构，但也大大增强了概括性能力。这些技术已通过两个模拟进行了验证并在一系列复杂环境下进行实际实验

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来源
《Evolutionary Computation, 2000. Proceedings of the 2000 Congress on》||p.1238-1244|共7页
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Kwang-Young Im; Se-Young Oh;
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