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基于Hopfield神经网络实现机器人路径规划

移动机器人仿生SLAM算法研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。 棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。 提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。 首先，通过OTSU阈值算法对RGB color.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。 。），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。 通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。 首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。 另外，需要形态学处理以滤出小的噪声区域。 其次，水平样条用于分割二值图像。 作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。 第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。 最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。 如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

随机给出障碍点， 能否到达目标点有提示； 地图生成以外其他参数都在第一个模块可以自己改； 要改随机地图生成为固定地图的话，可以运行跑通一次，记下输出的合适的生成障碍点坐标来用，删掉随机生成模块代码改成放上定点地图； 代码有注释，斥力公式是改进人工势场的。

移动机器人自主导航是机器人领域的热点研究内容。本书首先介绍了基于机器视觉感知机制的自主移动机器人导航的理论与研究，重点介绍了基于地图、地图构建以及无地图环境下的基于视觉传感器的机器人导航算法，并给出了实际应用中基于视觉的机器人先进导航算法的实现。本书详细阐述了实际应用中基于视觉的自主导航算法以及SLAM问题，提出了利用视觉感知如何实现子目标驱动的导航概念，提出了利用模糊逻辑进行基于视觉的机器人路径跟踪概念，以及如何利用基于微型控制器的传感器系统研制实验室环境下的低成本机器人。

人工智人-家居设计-混合智能算法在移动机器人导航中的研究及应用.pdf

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图1(a)是一个机器人导航问题的地图，机器人从起点START出发，每一个时间点，----完整项目代码---人工智能课程论文

内容概要：通过通过对人脑认知的研究，将生物神经与数学建模相结合，提出了一种新的自主调节发育网络(AMDN)，并将其作为智能体的大脑，通过将决策计算模型与网络融合在了一起，网络不断的认知新的环境信息，同时由于层与层之间的信息交互以及新的神经元节点的插入，网络可以不断的去改进自己的决策，使自身可以很快的在环境中找到合适的路径，整个过程为全自主，省去了人工制作大量训练样本的工作量。为了提高智能体对新环境的适应性，增加了off-task 过程，在这个过程中，智能体通过门限自组织机制来控制神经元的激活，模拟人脑情景回忆的现象，对发生越近且次数越多的事情，暴露量越大，被回忆到的概率增加，通过转移认知，大脑可以对类似的事物有更多的认识，从而提高人工构建的智能体对环境的识别和决策能力。 适用人群：热衷于研究人工智能的科技爱好者或在校研究生，可作为毕设研究点。