Neuronales Netzwerk-basierte Methodik für die Echtzeit-Roboter-Wegplanung
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Die kollisionsfreie Bewegungsplanung in Echtzeit in einer nicht stationären Umgebung ist ein wichtiges Thema in vielen autonomen Systemen, darunter Robotik und intelligente Systeme. Sie verleiht intelligenten Robotersystemen die Fähigkeit, Bewegungen zu planen und autonom zu navigieren. Diese Fähigkeit ist insbesondere für Roboter von entscheidender Bedeutung, die in dynamischen Umgebungen arbeiten, in denen unvorhersehbare und plötzliche Veränderungen auftreten können. Dieses Projekt befasst sich mit den grundlegenden Fragen im Zusammenhang mit der Roboter-Wegplanung in einer sich dyna...
Die kollisionsfreie Bewegungsplanung in Echtzeit in einer nicht stationären Umgebung ist ein wichtiges Thema in vielen autonomen Systemen, darunter Robotik und intelligente Systeme. Sie verleiht intelligenten Robotersystemen die Fähigkeit, Bewegungen zu planen und autonom zu navigieren. Diese Fähigkeit ist insbesondere für Roboter von entscheidender Bedeutung, die in dynamischen Umgebungen arbeiten, in denen unvorhersehbare und plötzliche Veränderungen auftreten können. Dieses Projekt befasst sich mit den grundlegenden Fragen im Zusammenhang mit der Roboter-Wegplanung in einer sich dynamisch verändernden Umgebung, die Unsicherheiten unterliegt. Dieses Buch stellt eine Methodik vor, die auf einer einzigartigen Kombination aus neuronalen Netztechniken und Dynamik sowie zellulären Automaten basiert. Zelluläre neuronale Netze (CNN) vereinen das Beste aus beiden Methoden der Wegplanung, sodass eine autonome Navigation in Echtzeit innerhalb einer dynamischen Umgebung erfolgreich durchgeführt werden kann. Durch die Nutzung der eleganten Eigenschaften harmonischer Funktionen und der nichtlinearen lokalen Interkonnektivität von Neuronen innerhalb eines CNN kann die vollständige Eliminierung lokaler Minima erreicht werden, was zu einer stabilen und konvergenten Methodik der Wegplanung führt.
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