移動機器人路徑規(guī)劃可分為兩種類型：(1)全局路徑規(guī)劃；(2)局部路徑規(guī)劃。本文
分析了Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其識別機理，提出了Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來進行路徑規(guī)劃的方法，最后給出了具體的算法，探討了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(fā)展，智能方法在移動機器人路徑規(guī)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。根據(jù)機器人對環(huán)境信息掌握的程度, 可分為兩種類型: (1)全局路徑規(guī)劃: 指根據(jù)先驗環(huán)境模型找出從起始點到目標點的可行或最優(yōu)路徑, 環(huán)境信息大多是靜止障礙; (2) 局部路徑規(guī)劃:工作環(huán)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和有師學習的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合, 在二維的環(huán)境中對機器人進行全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。首先分析了Kohonen 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其識別機理,對機器人所處環(huán)境進行識別作出全局規(guī)劃，再利用在線得到的局部環(huán)境信息, 在盡可能短的時間內(nèi)，避開出現(xiàn)的未知障礙物。避碰規(guī)劃也就是局部規(guī)劃，它是感知空間到行動空間的一種映射。
映射關(guān)系可以用不同的方法來實現(xiàn)，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(guī)劃后，在機器人路徑的合理性、執(zhí)行任務(wù)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。