基于增量式在线学习的机器人导航方法

摘要

本发明公开了一种基于增量式在线学习的机器人导航方法，包括，人为引导机器人在区域内行走一圈，机器人对实时位置信号进行采样，得到机器人的坐标信息，当坐标信息满足预设的条件时，存储该坐标信息；将坐标信息作为输入，随着存储的不断更新，采用增量式在线学习方法，利用按需增长的自组织神经网络模型，建立区域地图；利用区域地图进行目标点定位，利用改进A*算法规划出一条到达目标点的最优路径，完成导航任务。本发明实现迅速导航，大大提高了巡检机器人的工作效率。