Metodologia oparta na sieci neuronowej do planowania ścieżki robota w czasie rzeczywistym

Planowanie ruchu w czasie rzeczywistym bez kolizji w ¿rodowisku niestacjonarnym jest wän¿ kwesti¿ w wielu systemach autonomicznych, w tym w robotyce i systemach inteligentnych. Dzi¿ki temu inteligentne systemy robotyczne zyskuj¿ zdolno¿¿ planowania ruchów i autonomicznej nawigacji. Zdolno¿¿ ta ma kluczowe znaczenie zw¿aszcza dla robotów dziäaj¿cych w dynamicznych ¿rodowiskach, w których mog¿ wyst¿pi¿ nieprzewidywalne i nag¿e zmiany. Projekt ten dotyczy podstawowych kwestii zwi¿zanych z planowaniem ¿cie¿ki robota w dynamicznie zmieniaj¿cym si¿ ¿rodowisku, w którym wyst¿puj¿ niepewno¿ci. Ksi¿¿ka przedstawia metodologi¿ opart¿ na unikalnym po¿¿czeniu technik sieci neuronowych i dynamiki oraz automatów komórkowych. Komórkowe sieci neuronowe (CNN) wykorzystuj¿ najlepsze cechy obu metodologii planowania trasy, umo¿liwiaj¿c pomy¿lne przeprowadzenie autonomicznej nawigacji w czasie rzeczywistym w dynamicznym ¿rodowisku. Wykorzystuj¿c eleganckie w¿äciwo¿ci funkcji harmonicznych oraz nieliniow¿ lokaln¿ ¿¿czno¿¿ neuronów w sieci CNN, mo¿na cäkowicie wyeliminowä lokalne minima, uzyskuj¿c stabiln¿ i zbie¿n¿ metodologi¿ planowania trasy.