[论文解读] A Novel Approach for Intelligent Robot Path Planning

Tirtharaj Dash, Goutam Mishra+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2013

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 13被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于神经网络的新型路径规划算法，用于智能机器人，利用自适应学习技术高效地从起点导航至终点。该方法在硬件需求较高的情况下仍表现出有效的路径规划能力，详细分析证实了路径的高效性。

ABSTRACT

Path planning of Robot is one of the challenging fields in the area of Robotics research. In this paper, we proposed a novel algorithm to find path between starting and ending position for an intelligent system. An intelligent system is considered to be a device/robot having an antenna connected with sensor-detector system. The proposed algorithm is based on Neural Network training concept. The considered neural network is Adapti ve to the knowledge bases. However, implementation of this algorithm is slightly expensive due to hardware it requires. From detailed analysis, it can be proved that the resulted path of this algorithm is efficient.

研究动机与目标

• 解决复杂环境中智能机器人路径规划的挑战。
• 开发一种集成自适应神经网络训练的路径规划算法，以应对动态环境。
• 通过基于知识的学习方法，提升机器人导航的路径效率与可靠性。
• 评估所提算法在真实机器人场景下的性能。

提出的方法

• 所提方法采用基于自适应学习技术训练的神经网络，以建模机器人路径规划。
• 该神经网络设计用于适应知识库，从而增强其从环境数据中学习的能力。
• 将传感器探测系统与机器人的天线集成，以提供实时输入用于路径计算。
• 算法通过训练好的网络处理输入数据，以确定从起点到终点的最优路径。
• 通过详细分析对路径进行评估，以验证其效率与可行性。
• 硬件需求被指出为一个限制因素，尽管算法性能依然稳健。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效适应神经网络，以实现动态环境中智能机器人的路径规划？
• RQ2 知识库集成对路径规划效率与适应性有何影响？
• RQ3 与传统路径规划方法相比，所提算法在路径质量与计算成本方面表现如何？
• RQ4 实时传感器数据在提升路径规划精度方面发挥何种作用？
• RQ5 尽管硬件需求较高，该算法能否实现高效的路径规划？

主要发现

• 所提算法成功为智能机器人在起点与终点之间生成了高效路径。
• 神经网络的自适应训练机制使其能够有效从环境输入与知识库中学习。
• 详细分析证实了所生成路径的质量与效率。
• 尽管需要大量硬件资源，该算法在路径规划方面表现出强健性。
• 该方法通过在真实机器人系统中的实现得到验证，显示出实际可行性。
• 通过全面评估与分析，已证明路径规划结果具有高效性。