改进型BINN算法应用在无人船优先区域覆盖路径规划的研究 被引量：6

1

作者 赵红 赵德润 +1 位作者 王宁 郭晨 《中国造船》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期91-102,共12页

对于无人船在复杂海域执行的全区域覆盖任务,用原生物激励神经网络算法规划的路径欠佳,为此提出以下改进措施:为解决两个方向上的活性值相同而导致下一位置决策困难的问题,提出新的最优点决策公式;为解决障碍物毗邻区和海图边界区域活... 对于无人船在复杂海域执行的全区域覆盖任务,用原生物激励神经网络算法规划的路径欠佳,为此提出以下改进措施:为解决两个方向上的活性值相同而导致下一位置决策困难的问题,提出新的最优点决策公式;为解决障碍物毗邻区和海图边界区域活性值较低而导致无法完全覆盖的问题,重新定义生物激励神经网络模型中的输入激励。同时,通过在神经元输入中加入高激励选项,有效地实现了对区域的优先覆盖。仿真结果表明,提出的改进型算法无论在静态还是在动态海况下,都有很好的适应性,可实现对任务海域的100%覆盖,且能有效规避障碍物和快速脱离死区。 展开更多

关键词 无人船 全区域覆盖路径规划 优先覆盖 生物激励神经网络 优化算法

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基于生物刺激神经网络的多机器人编队方法 被引量：1

2

作者 仰晓芳 倪建军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第5期1298-1300,1304,共4页

多机器人编队控制是多机器人协作领域的重要研究内容之一,如何实现多机器人朝同一目标移动的同时保持队形是多机器人编队的一个热点和难点问题。针对这一问题,提出一种新的基于生物刺激神经网络的多机器人动态编队方法,采用基于leader-r... 多机器人编队控制是多机器人协作领域的重要研究内容之一,如何实现多机器人朝同一目标移动的同时保持队形是多机器人编队的一个热点和难点问题。针对这一问题,提出一种新的基于生物刺激神经网络的多机器人动态编队方法,采用基于leader-referenced编队模型实时计算各机器人的虚拟目标位置,利用生物刺激神经网络进行机器人导航。最后进行仿真实验,实验结果表明该方法在实现多机器人实时避障并保持队形的同时,朝同一目标移动,而且可以很快实现队形变换,具有较好的实时性和灵活性。 展开更多

关键词 动态编队 生物刺激神经网络 机器人导航 多机器人协作

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基于生物激励神经网络的室内实时激光SLAM控制方法 被引量：7

3

作者 向玉云 黄铝文 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2021年第6期709-721,共13页

传统RBPF(Rao-Blackwellised particle filter)-SLAM(simultaneous localization and mapping)在机器人室内导航过程中因里程计读数产生的累计误差使得机器人定位和建图的精度大大降低,且传统的路径规划方法在突发环境中的动态避障效果... 传统RBPF(Rao-Blackwellised particle filter)-SLAM(simultaneous localization and mapping)在机器人室内导航过程中因里程计读数产生的累计误差使得机器人定位和建图的精度大大降低,且传统的路径规划方法在突发环境中的动态避障效果差、实时性低.针对这一问题,提出了一种基于生物激励神经网络(biological inspired neural network,BINN)的室内实时激光SLAM控制方法,结合了RBPF-SLAM的高计算效率、高精准性与BINN的实时动态避障特性.首先在RBPF-SLAM抽取新粒子的过程中用机器人当前时刻与前一时刻的位姿差代替里程计读数作为建议分布函数的输入.然后使用BINN在动态突发环境中进行实时路径规划及避障.最后,在动态实时路径规划中利用BINN再次定位机器人,校准机器人的位姿.仿真和实际实验结果表明,基于BINN的室内实时激光SLAM控制方法的定位误差小于10%,建图误差小于9%,且规划的路径质量与传统的A;和Dijkstra算法相比,BINN算法规划的路径长度、转折次数及规划时间分别减少了7.09%、14.29%、6.97%,有效地提高了室内导航控制的定位和建图精度及动态规划的实时性.该方法同样适用于无人驾驶和物流运输等领域. 展开更多

关键词 激光SLAM 生物激励神经网络(BINN) 室内导航 实时控制 位姿估计

原文传递

砾石土心墙摊铺CA-BINN动态路径规划模型研究 被引量：3

4

作者 孙加恩 王佳俊 +3 位作者 余佳 王晓玲 李其虎 林威伟 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期92-103,共12页

现有砾石土心墙摊铺作业路径多采用静态规划,未能考虑推土机、自卸汽车等复杂作业环境障碍物的动态变化。针对上述问题,本文提出了一种考虑复杂动态作业环境的砾石土心墙摊铺CA-BINN动态路径规划模型。该模型基于元胞自动机(cellular au... 现有砾石土心墙摊铺作业路径多采用静态规划,未能考虑推土机、自卸汽车等复杂作业环境障碍物的动态变化。针对上述问题,本文提出了一种考虑复杂动态作业环境的砾石土心墙摊铺CA-BINN动态路径规划模型。该模型基于元胞自动机(cellular automata,CA)建模理论,将实时感知的复杂作业环境数据抽象为动态障碍物、摊铺厚度等元胞状态以实时重构动态施工环境;并以元胞状态信息作为生物激励神经网络(biological inspired neural network,BINN)算法的外部输入,同时重构CA框架下BINN算法的神经活性值计算分流方程,实现多料堆整体摊铺作业动态路径规划。其中,单料堆摊铺作业采用以摊铺平整度、无效路径比等指标为目标函数,并结合现场三刀法(三次推移料堆)施工工艺提出的三刀法CA规则实现动态路径规划。工程应用结果表明:所提模型不仅能够在复杂动态作业环境下表现出高安全性、高适应性,而且相较于静态规划模型,路径长度、转折次数和无效路径比分别降低1.9%、42.9%和48%,摊铺平整度提高7%;相较于人工作业,摊铺平整度提高28%,无效路径比降低47%,有效改善了摊铺质量和摊铺效率。 展开更多

关键词 砾石土心墙摊铺 复杂动态作业环境 元胞自动机 生物激励神经网络(BINN) 动态路径规划

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基于优化算法的移动机器人全局路径规划 被引量：1

5

作者 何佳泽 张寿明 《化工自动化及仪表》 CAS 2021年第4期342-345,386,共5页

针对移动机器人SLAM建图过程中用到的A*算法遍寻节点较多、路径规划时间较长、规划出的路径距离较长的问题,提出在二维栅格地图的基础上使用A*算法结合跳点搜索法和启发神经网络模型。跳点搜索法可以减少遍寻节点数量,启发神经网络可以... 针对移动机器人SLAM建图过程中用到的A*算法遍寻节点较多、路径规划时间较长、规划出的路径距离较长的问题,提出在二维栅格地图的基础上使用A*算法结合跳点搜索法和启发神经网络模型。跳点搜索法可以减少遍寻节点数量,启发神经网络可以缩短遍寻节点时间,将这3个算法结合构建成一个新的算法。MATLAB实验验证结果表明:结合后的优化算法对全局路径规划性能有明显的提升。 展开更多

关键词 SLAM建图 全局路径规划 A*算法 跳点搜索法 启发神经网络 MATLAB

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改进型生物激励神经网络的路径规划方法 被引量：19

6

作者 王耀南 潘琪 陈彦杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第4期541-548,共8页

针对生物激励神经网络在一些情况下存在的路径非最优问题，通过分析其产生机理，做出了相应的改进：对边界附近和障碍物之间的路径点引入了假想的非障碍物相邻点，增大了激励输入，使得这些路径点的活性值增大，解决了路径错判问题；同... 针对生物激励神经网络在一些情况下存在的路径非最优问题，通过分析其产生机理，做出了相应的改进：对边界附近和障碍物之间的路径点引入了假想的非障碍物相邻点，增大了激励输入，使得这些路径点的活性值增大，解决了路径错判问题；同时，在下一个位置的决策中加入了转角最小因素，减少了路径的转折次数。仿真结果表明，改进后的生物激励神经网络方法适用于实时动态环境下的移动机器人路径规划，且全面地提升了路径质量。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 分流方程 生物激励神经网络

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移动机器人全覆盖路径规划算法研究 被引量：14

7

作者 刘晶 姚维 章玮 《工业控制计算机》 2019年第12期52-54,共3页

生物激励神经网络算法是一种路径规划算法,在用于全覆盖路径规划时,当前点的局部侧连接点,容易出现相同的神经元活性值。导致规划出的路径长度长、重复率高、转弯次数多,在遇到阻塞点时,容易陷入死区,或规划的逃离路线不是最优路径等问... 生物激励神经网络算法是一种路径规划算法,在用于全覆盖路径规划时,当前点的局部侧连接点,容易出现相同的神经元活性值。导致规划出的路径长度长、重复率高、转弯次数多,在遇到阻塞点时,容易陷入死区,或规划的逃离路线不是最优路径等问题。针对路径重复率高、转弯次数多等问题,提出移动规则法对机器人的移动方向进行引导,针对机器人陷入死区和无法规划最优逃离路线等问题,结合A*搜寻算法,让机器人能以最优的路径逃离死区。仿真实验表明,该改进方法是有效的。 展开更多

关键词 移动机器人 遍历路径规划 生物激励神经网络 A*算法

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清扫机器人路径规划的研究 被引量：13

8

作者 李瑞峰 张超 +1 位作者 黄超 霍光磊 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第12期160-162,共3页

定位和全覆盖是清扫机器人路径规划的最基本问题。研究了机器人在环境中的相对定位,并采用卡尔曼滤波进行滤波处理,减小误差。研究了基于生物激励神经网络的路径规划算法,通过仿真,发现在障碍物多的情况下重复率较高的问题。对算法进行... 定位和全覆盖是清扫机器人路径规划的最基本问题。研究了机器人在环境中的相对定位,并采用卡尔曼滤波进行滤波处理,减小误差。研究了基于生物激励神经网络的路径规划算法,通过仿真,发现在障碍物多的情况下重复率较高的问题。对算法进行了改进,提出了一种基于模板的生物激励神经网络的路径规划算法。通过仿真实验,发现算法在减少重复率方面是有效可行的。 展开更多

关键词 全覆盖 生物激励神经网络 路径规划 清扫机器人

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生物激励神经网络路径规划仿真研究与改进 被引量：11

9

作者 范莉丽 王奇志 孙富春 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期84-88,共5页

生物激励神经网络移动机器人路径规划方法是一种新颖的方法,可用于在动态不确定环境下生成实时的避障轨迹.本文的仿真结果表明当该方法被应用于点对点路径规划时,生成路径可能不满足路径长度要尽可能短的约束条件;当该方法被应用于全覆... 生物激励神经网络移动机器人路径规划方法是一种新颖的方法,可用于在动态不确定环境下生成实时的避障轨迹.本文的仿真结果表明当该方法被应用于点对点路径规划时,生成路径可能不满足路径长度要尽可能短的约束条件;当该方法被应用于全覆盖路径规划时,生成路径可能不满足覆盖过程应有规律和重复覆盖应尽可能少的约束条件.本文对上述出现的不合理现象进行了理论分析并分别提出了在点对点路径规划中引进目标制导和在全覆盖路径规划中引进规则制导的改进方法.仿真结果表明改进方法是有效的. 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 生物激励神经网络 点对点路径规划 全覆盖路径规划

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栅格地图中多机器人协作搜索目标 被引量：12

10

作者 曹翔 孙长银 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期273-282,共10页

目标搜索是多机器人领域的一个挑战.本文针对栅格地图中多机器人目标搜索算法进行研究.首先,利用Dempster-Shafer证据理论将声纳传感器获取的环境信息进行融合,构建搜索环境的栅格地图.然后,基于栅格地图建立生物启发神经网络用于表示... 目标搜索是多机器人领域的一个挑战.本文针对栅格地图中多机器人目标搜索算法进行研究.首先,利用Dempster-Shafer证据理论将声纳传感器获取的环境信息进行融合,构建搜索环境的栅格地图.然后,基于栅格地图建立生物启发神经网络用于表示动态的环境.在生物启发神经网络中,目标通过神经元的活性值全局的吸引机器人.同时,障碍物通过神经元活性值局部的排斥机器人,避免与其相撞.最后,机器人根据梯度递减原则自动的规划出搜索路径.仿真和实验结果显示本文提及的算法能够实现栅格地图中静态目标和动态目标的搜索.与其他搜索算法比较,本文所提及的目标搜索算法有更高的效率和适用性. 展开更多

关键词 多机器人 目标搜索 DEMPSTER-SHAFER理论 生物启发神经网络

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喷涂机器人矩形喷枪建模分析与迷彩图案全覆盖路径规划 被引量：5

11

作者 徐锋 訾斌 +1 位作者 袁京然 王正雨 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期139-155,165,共18页

针对喷涂机器人迷彩涂装作业过程中边缘混色、圆弧过渡和无法实现多色精细化喷涂的问题,设计了一种具有直角边界、可防过喷的矩形喷枪,建立其涂料沉积模型。喷枪性能实验结果表明,改进后的矩形喷枪涂层厚度均匀,满足数码迷彩喷涂工艺需... 针对喷涂机器人迷彩涂装作业过程中边缘混色、圆弧过渡和无法实现多色精细化喷涂的问题,设计了一种具有直角边界、可防过喷的矩形喷枪,建立其涂料沉积模型。喷枪性能实验结果表明,改进后的矩形喷枪涂层厚度均匀,满足数码迷彩喷涂工艺需求。其次,采用角点检测算法提取数码迷彩图案角点坐标,同时以角点坐标为基础,建立数码迷彩图案的平面栅格地图。然后,提出改进的生物激励神经网络(BINN)方法,引入融合数码迷彩喷涂工艺的机器人移动规则,将神经元活性传播方向限定为互相正交的4个方向,以缩小神经元动态激励场景范围,降低其计算复杂度。最后,采用基于矩阵变换的方法,将2维路径映射至车辆模型表面,生成3维迷彩喷涂路径。通过仿真与数码迷彩喷涂实验验证了所提方法的有效性,降低了生物激励神经网络的计算复杂度,解决了机器人喷涂过程中油漆过喷与数码迷彩喷涂路径难以规划的问题。 展开更多

关键词 喷涂机器人 数码迷彩 全覆盖路径规划 生物激励神经网络

原文传递

基于生物启发神经网络的水下坝面表观裂缝检测路径规划算法 被引量：5

12

作者 马建业 郑东健 孙建伟 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2022年第6期60-65,85,共7页

为连续获取水下坝面表观长裂缝的局部图像,基于生物启发神经网络设计了一种自治水下机器人水下坝面表观裂缝检测路径规划算法。算法对裂缝走向进行标识,计算出其指向的栅格,并将指向结果通过活性增益的方式应用到路径决策中。通过仿真... 为连续获取水下坝面表观长裂缝的局部图像,基于生物启发神经网络设计了一种自治水下机器人水下坝面表观裂缝检测路径规划算法。算法对裂缝走向进行标识,计算出其指向的栅格,并将指向结果通过活性增益的方式应用到路径决策中。通过仿真试验证实了该算法在保证对检测对象全覆盖的前提下,能够连续获取长裂缝的局部图像,连续度较牛耕法所规划的路径有较大的提升,有助于长裂缝图像拼接。 展开更多

关键词 水下表观裂缝 裂缝检测 图像处理 生物启发神经网络 全覆盖路径规划

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复杂环境下UUV完全遍历路径规划方法 被引量：5

13

作者 温志文 杨春武 +1 位作者 蔡卫军 毛金明 《鱼雷技术》 2017年第1期22-26,31,共6页

针对复杂环境下无人水下航行器(UUV)完全遍历路径规划方法的不足,文中基于蚁群算法和生物激励神经网络,提出了一种高覆盖率、低重复率的完全遍历路径规划方法。该方法基于栅格法和生物激励神经网络进行环境建模,将神经元活性值引入蚂蚁... 针对复杂环境下无人水下航行器(UUV)完全遍历路径规划方法的不足,文中基于蚁群算法和生物激励神经网络,提出了一种高覆盖率、低重复率的完全遍历路径规划方法。该方法基于栅格法和生物激励神经网络进行环境建模,将神经元活性值引入蚂蚁转移概率公式中,既克服了蚁群算法需要对环境提前扫描学习,运算复杂的不足,又避免了生物激励神经网络随机性强,重复率高的缺陷。仿真试验表明,文中方法不仅有效实现了复杂环境下UUV完全遍历路径规划,而且能够以最短路线跳出死角,具有覆盖率大、重复率小,实用性强的优点。该研究可为进一步开展动态环境中的UUV完全遍历路径规划提供参考。 展开更多

关键词 无人水下航行器(UUV) 蚁群算法 生物激励神经网络 完全遍历路径规划

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基于生物激励神经网络的清洁机器人遍历路径规划算法的改进 被引量：5

14

作者 张志远 赵幸 靳晔 《轻工学报》 CAS 2018年第4期73-78,85,共7页

针对基于生物激励神经网络的清洁机器人遍历路径规划算法的遍历面积重复率和遍历路径总长度均较大的问题,对该算法进行了改进:在脱困算法中,采用实时监测机器人邻域神经元状态的方法,使机器人脱困路径缩短;引入邻域神经元状态准则,使机... 针对基于生物激励神经网络的清洁机器人遍历路径规划算法的遍历面积重复率和遍历路径总长度均较大的问题,对该算法进行了改进:在脱困算法中,采用实时监测机器人邻域神经元状态的方法,使机器人脱困路径缩短;引入邻域神经元状态准则,使机器人在遇到孤岛障碍物避障时,先沿障碍物边沿遍历.仿真结果表明,改进算法可以有效降低遍历面积重复率、遍历路径总长度和转弯次数. 展开更多

关键词 清洁机器人 路径规划 生物激励神经网络

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基于辐射扫描算法的机器人路径规划与仿真 被引量：4

15

作者 林彬 韩光辉 +1 位作者 宋晨晨 张雅静 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期84-90,共7页

针对基于生物激励神经网络(Biologically Inspired Neural Network,BINN)算法的机器人路径存在重复率高、转弯次数多的问题,提出一种将模板模型与辐射扫描(Radiation Scanning,RS)算法相融合的改进遍历路径规划算法(Improved Traversal ... 针对基于生物激励神经网络(Biologically Inspired Neural Network,BINN)算法的机器人路径存在重复率高、转弯次数多的问题,提出一种将模板模型与辐射扫描(Radiation Scanning,RS)算法相融合的改进遍历路径规划算法(Improved Traversal Path Planning Algorithm,ITPPA)。利用BINN算法制定无障碍物行走策略;设计多个避障路径模板,保证机器人有序的避开障碍物;利用RS算法引导机器人迅速逃离死区。仿真结果表明:与BINN算法相比,ITPPA能够有效降低路径重复率和转弯次数,同时帮助机器人快速逃离死区,降低机器人能耗,提高了工作效率。 展开更多

关键词 机器人 遍历路径规划 生物激励神经网络 模板模型 辐射扫描

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神经元活性引导机器人脱困的全覆盖路径规划 被引量：2

16

作者 江静岚 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第6期295-299,304,共6页

为了解决生物激励神经网络算法在全覆盖路径规划中陷入死区的问题,提出了脱困点搜索和脱困路径规划组合的脱困机制。建立了工作区域的栅格模型,分析了生物激励神经网络算法原理和缺陷。通过设计元胞演化规则,给出了基于元胞自动机的最... 为了解决生物激励神经网络算法在全覆盖路径规划中陷入死区的问题,提出了脱困点搜索和脱困路径规划组合的脱困机制。建立了工作区域的栅格模型,分析了生物激励神经网络算法原理和缺陷。通过设计元胞演化规则,给出了基于元胞自动机的最佳脱困点搜索方法。对于脱困路径规划问题,传统RRT算法的采样和扩展具有随机性和盲目性,提出了神经元活性引导RRT算法,使RRT算法的随机树扩展具有较强的方向性。经仿真验证,与传统RRT算法相比,神经元活性引导RRT算法的耗时减少了一个数量级,扩展节点数减少了2倍,脱困路径减少了12.96%,是一种非常高效的脱困方法。另外,具有脱困机制的生物激励神经网络算法能够完成工作区域全覆盖,有效解决了死区问题。 展开更多

关键词 机器人全覆盖规划 生物激励神经网络 脱困机制 元胞自动机 神经元活性引导RRT算法

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矿区废弃地移动机器人全覆盖路径规划 被引量：20

17

作者 周林娜 汪芸 +1 位作者 张鑫 杨春雨 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1220-1228,共9页

矿区废弃地为室外大型非结构化环境,包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素,给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难.本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划.首先,... 矿区废弃地为室外大型非结构化环境,包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素,给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难.本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划.首先,针对矿区废弃地已知环境,采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解,将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域;然后,根据子区域的邻接关系构建无向图,采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序;最后,采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移.仿真结果表明,生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效,所得的方法能够处理复杂的非结构化环境,完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划. 展开更多

关键词 矿区废弃地 路径规划 牛耕式单元分解法 区域分解 生物激励神经网络算法

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基于改进BINN的人机多点巡检问题研究

18

作者 王程 付智鑫 +1 位作者 张学文 张汉瑞 《微特电机》 2023年第3期63-67,共5页

为提高多变电站巡检的工作效率,在考虑障碍物存在的情况下,提出一种基于改进生物激励神经网络的巡检方法。该方法通过改进生物激励神经网络的激励输入和路径决策,避免了算法在进行路径决策时因依赖神经元活性值分布导致的路径错判问题... 为提高多变电站巡检的工作效率,在考虑障碍物存在的情况下,提出一种基于改进生物激励神经网络的巡检方法。该方法通过改进生物激励神经网络的激励输入和路径决策,避免了算法在进行路径决策时因依赖神经元活性值分布导致的路径错判问题和转向次数多的问题。仿真结果表明,相较于改进前的算法,改进后的生物激励神经网络算法在多变电站路径规划上具有明显优势,路径长度缩短了50.22 m,转动角度减小了11.65°,转向次数减少了5次,分别为10.11 m、40.23°、15次;相较于常规路径规划算法PRM算法和Dijkstra算法,该方法在路径长度、转动角度和转向次数各项指标上仍具有明显的优势。该方法可实现多变电站的多点协同巡检和区域覆盖巡检,提高多变电站巡检工作效率。 展开更多

关键词 生物激励神经网络 变电站巡检 路径规划 任务分配

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基于威胁评估与生物激励神经网络的机器人路径规划研究 被引量：2

19

作者 代亚兰 熊禾根 +1 位作者 陶永 李公法 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第6期585-593,共9页

针对未知动态环境下移动机器人的路径规划问题,考虑传感器检测范围的有限性与动态障碍物运动的不确定性,提出一种基于动态威胁评估的改进生物激励神经网络算法。采用栅格法与基于虚拟目标点的滚动优化方式进行路径寻优。进一步地,提出... 针对未知动态环境下移动机器人的路径规划问题,考虑传感器检测范围的有限性与动态障碍物运动的不确定性,提出一种基于动态威胁评估的改进生物激励神经网络算法。采用栅格法与基于虚拟目标点的滚动优化方式进行路径寻优。进一步地,提出一种基于直觉模糊集的动态属性决策方法,评估动态障碍物对机器人的威胁程度,并根据生物激励神经网络(BINN)的特点,在动态威胁模型中引入导向传递方式建立子激励模型,引入神经元“亲近值”改进神经元动态变化方程。最后,通过仿真实验验证了该改进算法的有效性。 展开更多

关键词 路径规划 动态障碍 虚拟目标 威胁评估 生物激励神经网络(BINN)

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