Metodologia basata su reti neurali per la pianificazione del percorso di robot in tempo reale

La pianificazione del movimento senza collisioni in tempo reale in un ambiente non stazionario è un problema importante in molti sistemi autonomi tra cui la robotica e i sistemi intelligenti. I sistemi robotici intelligenti hanno la capacità di pianificare i movimenti e di navigare autonomamente. Questa capacità diventa fondamentale soprattutto per i robot che operano in ambienti dinamici dove possono verificarsi cambiamenti imprevedibili e improvvisi. Questo progetto affronta le questioni fondamentali associate alla pianificazione del percorso di un robot in un ambiente che cambia dinamicamente e che è soggetto a incertezze. Questo libro presenta una metodologia basata su una combinazione unica di tecniche di reti neurali e dinamiche e di automi cellulari. Le Reti Neurali Cellulari (CNN) prendono il meglio di entrambe le metodologie di pianificazione del percorso in modo da poter effettuare con successo una navigazione autonoma condotta in tempo reale all'interno di un ambiente dinamico. Sfruttando le eleganti proprietà delle funzioni armoniche e l'interconnettività locale non lineare dei neuroni all'interno di una CNN è possibile ottenere la completa eliminazione dei minimi locali producendo una metodologia di pianificazione del percorso stabile e convergente.