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- 果蔬收获机器人是机器人技术在农业中的具体应用，基于避障的路径规划是果蔬收获机器人主要 的研究内容。由于农业机器人作业环境的复杂性和非结构性，神经网络籽是其重要的研究方法。为此，介 绍了神经网络的特点，重点分析了采用神经网络描述果蔬收获机器人工作环境的基本思路，最后给出了黄 瓜采摘机器人的具体分析实例，对农业机器人工作环境的描述具有较高的参考价值。
FZ2.rar
- 神经网络机器人避障matlan仿真程序 可模拟机器人在空间的避障动作,Neural Network Robot Obstacle Avoidance matlan simulation program can simulate the robot moves in space, obstacle avoidance
avoidancemethod
- 动态环境下基于势场原理的避障方法 提出了一种新颖的控制方案，即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力／位置．这种控 制器能任意逼近机器人这种不确定对象，不用知道系统的精确结构，同时由于预测控制的加入，使系 统在线计算方便，控制质量提高了-Dynamic environment based on the principle of potential field obstacle avoidance method A novel control scheme, namely,
zy2
- 摘 要：果蔬收获机器人是机器人技术在农业中的具体应用，基于避障的路径规划是果蔬收获机器人主要 的研究内容。由于农业机器人作业环境的复杂性和非结构性，神经网络籽是其重要的研究方法。为此，介 绍了神经网络的特点 ，重点分析了采用神经网络描述果蔬收获机器人工作环境的基本思路 ，最后给出了黄瓜采摘机器人的具体分析实例，对农业机器人工作环境的描述具有较高的参考价值。 -Abstract: The fruit and vegetable harvesting robot is the robot
Sensor_Information_Fusion_and_Its_Application_in_R
- 传感器信息融合及其在机器人中的应用 摘要：多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息，可以获得系统所需的 更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法，探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器 人避障实验验证了所提方法的有效性。 关键词：多传感器信息融合(MIF)；神经网络；移动机器人；避障；-Sensor Information Fusion and Its Application in Robot Summary: Multi-sensor data f
UnknownEnvironmentBasedonFuzzyNeural
- ：为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率，通过对障碍物信息的输人，从控制输出数据中找出避 障行为模式，生成相应的模糊逻辑控制规则，并把模糊控制算法引入到神经网络中，使得模糊控制器规则的在线精 度和神经网络的学习速度均有较大的提高，使移动机器人具有较为迅速的反应能力，实现机器人连续、快速地避障 并最终到达目标．系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性．-To enable the mobile robot in unknown environment obstac
ANN_Training
- RP6小车的神经网络避障权值学习。学习得到的权值可以编码到C语言神经网络程序中。-RP6 car Avoidance of neural network weights calculation
neural-network-of-multi-sensor
- 基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
RFZ2o
- 神经网络机器人避障matlan仿真程序可模拟机器器人在空间的避障动作 ，经测试可直接使用。 -The neural network robot obstacle avoidance matlan simulation program can simulate the machine control space to avoid this obstacle has been tested and can be used directly.
jiqirenbizhang
- 移动机器人避障的，主要应用了神经网络和模糊控制，在matlab里面运行-Mobile robot obstacle avoidance, the main application of neural networks and fuzzy control, run inside matlab
Neural Network
- 神经网络机器人避障matlan仿真程序 可模拟机器人在空间的避障动作(Neural Network Robot Obstacle Avoidance matlan simulation program can simulate the robot)
模糊控制用于机器人避障
- 智能小车是移动机器人的一种，可通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制。要想让智能小车在行驶过程中能成功地避开障碍物，必须对其进行路径规划?，路径规划的任务是为小车规划一条从起始点到目标点的无碰路径。路径规划方法有：BP人工神经网络法（Back Propagation）、机器学习（Reinforcement Learning）、以及模糊控制（Fuzzy Control）方法等。模糊技术具有人类智能的模糊性和推理能力，在路径规划中，模糊推理的应用主要体现在基于行为的导航方式上，即将机器
bag
- 我们用三个方向的距离，把它们放进简单的神经网络输出至Jackal机器人。让它尝试不同的轨迹和方向，然后找到完美的路线，利用迭代学习与遗传 算法，从而达到完美的避障。该项目有着广泛的应用，如自动驾驶，如扫地机器人我们也可以看到Jackal变得越来越智能化连续学习，这是非常有趣的。(We use the distance from three directions and put them into the simple neural network to output to the Jackal
6506074
- 基于AS-R的避障小车 由南京航空航天大学编制()