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    植基於類神經網路之車型機器人路徑規劃
    (2010) 李訓欣; Shiunn-Shin Lee
    近年來機器人的研究逐漸受到重視,而隨著機器人科技的進步,機器人的發展趨勢從單一機器人獨立完成任務演化成多機器人團隊分工合作完成複雜的任務。而在多機器人處理複雜工作時必須考慮到路徑規劃的問題,但傳統的路徑判斷中大多在已知固定環境作精準的路徑判斷。 本研究旨在利用倒傳遞類神經網路進行路徑規劃事前的學習工作,以機器人自走車配置的超音波感測器來讀取環境中的距離和方向。當感測器取得環境的幾何特徵,即將相關資訊匯入倒傳遞類神經網路進行環境的辨識。本研究共採用7種基本環境類型數據,供自走車機器人作路口判斷。實驗結果證實判斷準確。

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