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移動機器人路徑規劃可分為兩種類型：(1)全局路徑規劃；(2)局部路徑規劃。本文
分析了Kohonen神經網絡算法及其識別機理，提出了Kohonen神經網絡和BP神經網絡結合起來進行路徑規劃的方法，最后給出了具體的算法，探討了在神經網絡技術中引入學習機制的特點。
隨著智能控制理論與方法的迅速發展，智能方法在移動機器人路徑規劃中得到了廣泛應
用。目前主要存在的智能導航算法主要有模糊算法、神經網絡算法、模糊神經網絡、遺傳算法和進化神經網絡等。根據機器人對環境信息掌握的程度, 可分為兩種類型: (1)全局路徑規劃: 指根據先驗環境模型找出從起始點到目標點的可行或最優路徑, 環境信息大多是靜止障礙; (2) 局部路徑規劃:工作環境是未知和部分未知, 障礙物的尺寸、形狀和位置等信息必須通過傳感器獲得, 再實時做出決策。本文借鑒人腦從粗分到細分的思想, 將無師學習的自組織神經網絡和有師學習的多層前饋神經網絡相結合, 在二維的環境中對機器人進行全局路徑規劃和局部路徑規劃。首先分析了Kohonen 神經網絡算法及其識別機理,對機器人所處環境進行識別作出全局規劃，再利用在線得到的局部環境信息, 在盡可能短的時間內，避開出現的未知障礙物。避碰規劃也就是局部規劃，它是感知空間到行動空間的一種映射。
映射關系可以用不同的方法來實現，這里采用有師學習的BP 算法。實驗表明, 采用該方法進行路徑規劃后，在機器人路徑的合理性、執行任務的準確性和工作效率等方面得到了大幅度的改善, 同時也在很大程度上降低了能量損耗。
分析了Kohonen神經網絡算法及其識別機理，提出了Kohonen神經網絡和BP神經網絡結合起來進行路徑規劃的方法，最后給出了具體的算法，探討了在神經網絡技術中引入學習機制的特點。
隨著智能控制理論與方法的迅速發展，智能方法在移動機器人路徑規劃中得到了廣泛應
用。目前主要存在的智能導航算法主要有模糊算法、神經網絡算法、模糊神經網絡、遺傳算法和進化神經網絡等。根據機器人對環境信息掌握的程度, 可分為兩種類型: (1)全局路徑規劃: 指根據先驗環境模型找出從起始點到目標點的可行或最優路徑, 環境信息大多是靜止障礙; (2) 局部路徑規劃:工作環境是未知和部分未知, 障礙物的尺寸、形狀和位置等信息必須通過傳感器獲得, 再實時做出決策。本文借鑒人腦從粗分到細分的思想, 將無師學習的自組織神經網絡和有師學習的多層前饋神經網絡相結合, 在二維的環境中對機器人進行全局路徑規劃和局部路徑規劃。首先分析了Kohonen 神經網絡算法及其識別機理,對機器人所處環境進行識別作出全局規劃，再利用在線得到的局部環境信息, 在盡可能短的時間內，避開出現的未知障礙物。避碰規劃也就是局部規劃，它是感知空間到行動空間的一種映射。
映射關系可以用不同的方法來實現，這里采用有師學習的BP 算法。實驗表明, 采用該方法進行路徑規劃后，在機器人路徑的合理性、執行任務的準確性和工作效率等方面得到了大幅度的改善, 同時也在很大程度上降低了能量損耗。
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