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一般说,神经网络在机器人中的应用研究,应在常规控制方法的基础上.充分发挥神经网络的学习和映射功能·用神经网络来补偿机器人系统中摩擦、齿隙等一些很难用统一解析式表达的不确定因素,这样,由神经网络和常规控制构成的复合控制方能获得优良的性能。BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。近年来,神经网络在机器人运动学、动力学和机器人控制中已得到广泛应用,但由于神经网络本身的理论研究还很不完善,因此有必要对基于神经网络机器人控制系统的鲁棒性和稳定性做进一步研究,以便为神经网络在机器人中的应用奠定理论基础。

模糊控制是根据经验建立模糊规则，再把传感器接收的实时信息加以模糊化，进而将模糊化后的信息加以模糊推理，将模糊推理后的信息清晰化后加到执行器上，此过程就完成了模糊控制的流程。由于模糊系统的设计存在主观性，模糊控制的设计都是基于对专业人员实际经验的认识基础上的，所以把神经网络的能力融入到模糊系统中，使用分布式计算的神经网络表达，达到了模糊控制系统的自组织、自学习的效果。在模糊 RBF 神经网络中，神经网路的输入、输出层节点用于表达模糊系统的输入、输出信息，而神经网络的隐含层节点则用于表达隶属度函数和模糊规律。

在这项研究的基础上，Albus J.S.于1975年根据神经生理学小脑皮层结构特点提出了一种小脑模型关联控制器，经过多年的完善和发展，形成了成熟的小脑模型神经网络理论（Cerebellar Model Articulation Controller—CMAC）。顾名思义，它具有人类小脑一般学习的功能，在多维度空间中进行映射，解决了输入端到输出端非线性的问题。（3） CMAC是一种局部逼近神经网络，它具有一种联想记忆的功能，它的每一个神经元的输入输出是一种线性关系，但总体上是一种表达非线性映射的表格系统。

无人驾驶技术是当前社会的热门技术之一,无人驾驶车辆的应用可以很好地解决环境污染和交通拥堵两大主要社会问题。而在无人驾驶车辆的所有技术中,车辆的底层控制技术和路径跟踪技术是无人车的基础技术。本文用于无人地面车辆的路径跟踪算法，详情可见运行结果图。[1]樊晓楠. 无人观光车底层控制系统改造及路径跟踪算法研究[D].长安大学,2019.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

无人机无线通信(UA Vs)是未来通信系统的一个很有前途的技术。在本文中，假设UAV以固定高度水平飞行，通过优化无人机飞行轨迹来研究无人机与地面终端的节能通信，这是一种综合考虑通信吞吐量和无人机能耗的新设计范式。为此，我们首先推导了固定翼无人机推进能量消耗随飞行速度、方向和加速度变化的理论模型。在此基础上，在忽略辐射和信号处理能量消耗的前提下，将无人机通信能量效率定义为有限时间范围内无人机推进能量消耗归一化后的总通信信息比特数。

航迹规划是无人机执行任务中最重要的部分之一，是指在一定的约束条件下，找到一条能从起点抵达终点且安全、快速、消耗代价小的路线［２］。因此，航迹规划问题经常被当作优化问题来处理，但传统的优化方法无法得到较为精确的解。它们具有原理简 单、易收敛到最优解、参数设置简单等优点，因此在优化问题中有着广泛的应用。不同的环境信息能够直接影响航迹规划的结果，也会影响执行任务的效果，因此对规划空间环境进行精准建模是十分重要的。在无人机航迹规划问题中，建立无人机的规划空间环境和航迹评价指标是进行航迹规划的前提准备。

成本函数定义为高度差，它始终为正数。在行驶过程中，汽车必须避免爬升轨迹。但是，下降轨迹对汽车也没有好处。因此，下降轨迹并不比平坦轨迹更可取。汽车必须尽可能靠近目标坐标。旅行时间应尽可能短。汽车一次只能在八个方向上移动一步：左、右、上、下、左上、左下、右上、右下。【路径规划】基于前向动态规划算法在地形上找到最佳路径，并用Matlab代码实现。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

对改进混合粒子群算法的收敛性进行了证明。针对未知环境中的航迹规划问题，提出了滚动RRT算法，每次只生成探测范围内的局部航迹，无人机在按照该局部航迹飞行的同时进行下一阶段的航迹滚动优化。分析算法规划原理,探讨其改进策略,在改进人工势场法的基础上,提出APF-RRT算法,融合APF与RRT算法特性,使用RRT的随机采样解决APF的局部极小值问题,将APF的目标引力思想引入RRT的搜索树扩展阶段,为RRT算法的节点增长函数添加目标导向因子,降低扩展随机树的搜索复杂度从而解决RRT算法规划路径随机性大的问题。

本文将无人机路径规划这一非线性规划问题（NLP）转化为一般二次约束二次规划问题（QCQP），并使用IRM方法求解该QCQP问题。本文的方法不需要给定初值并且在保证线性收敛速率的情况下收敛到局部最小解，克服了NLP求解器和配点法（Collocation Method）初值难猜测和收敛到局部最小值速度很慢，甚至有时不能收敛到可行解的问题。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。4.2 改进的RRT。行百里者，半于九十。

Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。Dijkstra算法是解决**单源最短路径**问题的**贪心算法**，它先求出长度最短的一条路径，再参照该最短路径求出长度次短的一条路径， 直到求出从源点到其他各个顶点的最短路径。初始时S中仅含有源点u，其中S中的顶点到源点的最短路径已经确定。集合S 和V-S中所包含的顶点到源点的最短路径的长度待定，称从源点出发只经过S中的点到达V-S中的点的路径为特殊路径，%路径前后两点的X坐标。

2]张宇航,陈志军,吴超仲,钱闯,熊盛光. 基于改进A~*算法的电动汽车节能路径规划[C]//.第十七届中国智能交通年会科技论文集.,2022:64-65.DOI:10.26914/c.cnkihy.2022.053514.[1]张希闻,肖本贤.改进D~*算法的移动机器人路径规划[J].传感器与微系统,2018,37(12):52-54+58.DOI:10.13873/J.1000-9787(2018)12-0052-03.算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。算法发表于1968年，A*

当一条路径上通过的蚂蚁越来越时，其留下的信息素也越来越多，后来蚂蚁选择该路径的概率也就越高，从而更增加了该路径上的信息素强度。VRP关注有一个供货商与K个销售点的路径规划的情况，可以简述为：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例如：货物的需求量与发货量，交发货时间，车辆容量限制，行驶里程限制，行驶时间限制等），力争实现一定的目标（如车辆空驶总里程最短，运输总费用最低，车辆按一定时间到达，使用的车辆数最小等）。%得到网点的坐标数据。

当前循环，进行的TSP优化信息。%当前循环，进行的TSP优化信息。

本文将无人机路径规划这一非线性规划问题（NLP）转化为一般二次约束二次规划问题（QCQP），并使用IRM方法求解该QCQP问题。本文的方法不需要给定初值并且在保证线性收敛速率的情况下收敛到局部最小解，克服了NLP求解器和配点法（Collocation Method）初值难猜测和收敛到局部最小值速度很慢，甚至有时不能收敛到可行解的问题。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。4.2 改进的RRT。行百里者，半于九十。

系统试图借助人工蜂群针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,本文分别对粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.。行百里者，半于九十。

运输业可分为长距离的干线运输和短距离的市内配送，车辆路径优化问题是市内配送中一个重要的研究课题，车辆路径的优化将为企业降低运输配送成本，提高货物送达服务水平。带取送车辆路径优化问题是车辆路径优化问题的一个重要分枝，它是指同时为顾客提供送货与取货服务的过程中优化车辆路径，提高配送作业效率，进而为企业节约更多的运输成本。考虑装卸策略的带取送车辆路径优化问题是指在带取送车辆路径优化问题的基础上进一步考虑货物的装载与卸载，使用不同装卸策略寻求包括车辆路径成本与额外装卸成本的总成本最优目标。行百里者，半于九十。

为了生成这些点，可以使用一些复杂的方法来尽可能聪明地在地图周围分布节点。但是在那个存储库中，选择通过均匀随机来生成它们。生成了100个节点，这些节点位于地图的自由区域。有给定的映射，生成的节点及其连接。在基于采样的方法中，需要在落在给定地图的未占用区域的地图上生成一定数量的点。然后，我们计算哪个节点与哪些节点有连接。通过这种方式，获得了生成的随机点的无向图。通过Dijkstra、Astar和动态规划测试了102个节点图路径规划。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。