An efficient neural network approach to dynamic robot motion planning

人工神经网络 工作区 计算机科学 机器人 运动规划 Lyapunov稳定性 人工智能 运动(物理) 理论(学习稳定性) 移动机器人 碰撞 机器学习 控制(管理) 计算机安全
作者
Simon X. Yang,Max Q.‐H. Meng
出处
期刊:Neural Networks [Elsevier BV]
卷期号:13 (2): 143-148 被引量:233
标识
DOI:10.1016/s0893-6080(99)00103-3
摘要

In this paper, a biologically inspired neural network approach to real-time collision-free motion planning of mobile robots or robot manipulators in a nonstationary environment is proposed. Each neuron in the topologically organized neural network has only local connections, whose neural dynamics is characterized by a shunting equation. Thus the computational complexity linearly depends on the neural network size. The real-time robot motion is planned through the dynamic activity landscape of the neural network without any prior knowledge of the dynamic environment, without explicitly searching over the free workspace or the collision paths, and without any learning procedures. Therefore it is computationally efficient. The global stability of the neural network is guaranteed by qualitative analysis and the Lyapunov stability theory. The effectiveness and efficiency of the proposed approach are demonstrated through simulation studies.
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