Mobile Robot Path Planning and Obstacle Avoidance in Unknown Environment with Fuzzy Obstacles
محل انتشار: دومین کنگره مشترک سیستمهای فازی و هوشمند ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 939
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
FJCFIS02_182
تاریخ نمایه سازی: 26 تیر 1392
چکیده مقاله:
In this paper Hopfield neural network is used for path planning and obstacle avoidance in an environment with fuzzy (soft) obstacles. The 2-Dworkspace of the robot is divided into small cells (grids)and each cell is modelled by a neuron in a Hopfield network. The model assumes that an external inputspecifies the target neuron and the obstacles in the neural map. After training the network, the robot can find the shortest path from any arbitrary start positionto target avoiding fuzzy obstacles within its workspace. Proof for stability and uniqueness of the surface's peak are included. Computer simulations are performed to verify analytical results
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Roya Parsaei
Mechatronic Group, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, IRAN.
Hossein Parsaei
Systems Design Engineering Department, University of Waterloo, Canada.