移动机器人复杂路径规划优化方法研究

摘要

本论文针对移动机器人复杂路径的优化问题,提出了基于坐标平移变换的神经网络优化方法.该方法通过对所选择路径的坐标进行平移变换,获得有利于路径优化的样本.根据规划路径的非线性特点,选用神经网络作为路径优化的主要算法,对坐标平移变换后的样本进行训练,使得训练后的曲线较好地逼近已知路径.仿真实验选用了三种路径,并进行优化分析,结果证明了此种方法的有效性.