作者：王洪燕,杨敬安,蒋培 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机研究与发展》2000年第12期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJFYZ2000120080 DOC编号：DOCJFYZ2000120089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于强化学习的智能机器人避碰方法研究》PDF+DOC1999年第03期 张汝波,周宁,顾国昌,张国印 《基于深度Q值网络的自动小车控制方法》PDF+DOC2017年第11期 王立群,朱舜,韩笑,何军 《基于符号神经网络的数据溶合系统的研究》PDF+DOC1994年第08期 王继成,吕维雪 《强化学习在移动机器人自主导航中的应用》PDF+DOC2007年第18期 秦政,丁福光,边信黔 《强化学习在机器人路径规划中的应用研究》PDF+DOC2013年第12期 童亮,王准 《基于威胁评估与生物激励神经网络的机器人路径规划研究》PDF+DOC2019年第06期 代亚兰,熊禾根,陶永,李公法 《基于多传感器行为融合基础上的AGV导航研究》PDF+DOC2005年第08期 肖本贤,刘海霞,张松灿,赵明阳,齐东流 《基于BP神经网络的障碍物模式识别》PDF+DOC2011年第35期 张秋豪,孟宪辉,郭洪澈,孙柏青 《两级数据融合算法在木材干燥过程中的应用》PDF+DOC2009年第09期 曹军,张佳薇,孙丽萍 《两级BP网络在机器人传感器融合中的应用》PDF+DOC2009年第23期 王丙强,宋弘

    • 为了克服传统机器人设计方法存在的局限性 ，提高机器人的自适应能力 ，采用神经网络方法实现了进化机器人避碰、趋近及其组合行为学习 .首先 ，提出了新的机器人模拟环境和机器人模型 ，给出了采用神经网络实现进化学习系统的方法 .其次 ，对具有进化学习机制的机器人基本行为和组合行为学习系统进行了仿真 ，并通过仿真证明了新模型不要求环境知识的完备性 ，机器人具有环境自适应学习能力 ，还具有结构简洁、易扩展等特点 .最后 ，对仿真结果进行分析与讨论 ，并指出了进一步研究方向

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