基于定向约束的脉冲耦合神经网络路径规划.pdf

【基于定向约束的脉冲耦合神经网络路径规划】是一种创新的路径规划方法，它结合了脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks, PCNN）与定向约束的概念，用于解决自主机器人或无人系统在复杂环境中的路径寻找问题。这种方法避免了传统神经网络所需的前期训练过程，减少了计算量，提高了路径规划的效率。 脉冲耦合神经网络是一种非线性的动态系统，它的神经元不会在每个迭代周期都激活，而是当膜电位达到特定阈值时才被激发。这种特性使得PCNN在处理某些任务时，如图像处理和模式识别方面，展现出优越性能。在路径规划中，PCNN可以模拟现实世界中的物理过程，如信息传播和交互，从而找到从起点到终点的最优路径。 在该路径规划方法中，拓扑化地图与PCNN被巧妙地结合起来。拓扑化地图是对环境的简化表示，它强调了关键特征和障碍物的位置，而不是精确的地理信息。通过对距离和角度的约束设计，PCNN能够更加有效地减少活跃神经元的数量，降低计算复杂度，加快规划速度。定向约束则控制了神经元间的相互作用，通过限制波面的传播方向和速度，使得神经元自动波更精确地沿着目标方向移动，从而减少无效的路径探索。 相对于传统的路径规划算法，如A*算法，基于定向约束的PCNN路径规划算法在运算时间上有显著优势。A*算法虽然在静态环境中表现良好，但需要预先获取环境信息，并且在环境改变时需要重新规划，计算量较大。而PCNN方法则不受此限制，它能够快速适应环境变化，且计算复杂度只与最短路径的长度相关，与工作空间的复杂度和地图中的路径数量无关。 在实际应用中，通过仿真对比，该方法与A*算法的比较显示，基于定向约束的PCNN路径规划算法具有更快的运算速度和更高的路径规划效率。这表明，PCNN在路径规划问题上提供了一种更具潜力的解决方案，特别是在实时性和适应性方面。 这篇论文提出的路径规划方法结合了神经网络的自适应能力和定向约束的精确定向，为机器人导航和路径规划领域提供了新的思路。通过减少计算需求和提高规划速度，这种方法有望在复杂环境下实现更高效、更灵活的路径规划，对于无人系统的自主导航控制有着重要的理论与实践意义。