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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.11
- 수록면
- 817 - 822 (6page)
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This paper provides a global path planning method using self-organizing feature map which is a method among a number of neural network. The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial weight vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. On the other hand, the modified method in this research uses a predetermined initial weight vectors, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. According to simulation results one can conclude that the modified neural network is useful tool for the global path planning problem of a mobile robot.
목차
Abstract
1. 서론
2. Self-organizing Feature Map
3. 전역 경로계획
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌
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