基于Hopfield神经网络的路径规划研究

摘要

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.