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本書介紹了用於機器人路徑規劃的細胞神經網路（cellular neural network，CNN）的研究進展並分析其在月球車月面運動規劃的潛在應用前景。本書給出了數個利用新穎的分散式神經網路模型求解短路徑規劃問題的例子，並給出其在掃地機器人應用中的關鍵問題之一—全覆蓋問題的求解中的應用。本書結構清晰合理，易於學習掌握。
全書內容按照先易後難的原則進行組織，符合大多數讀者的學習習慣，從而使讀者易於掌握所論述的內容。書中提供了大量的模擬例子供讀者實踐，其中部分實例含有原始程式碼。本書可作為讀者研究神經網路在機器人控制及路徑規劃方面的理論及應用的手學術資料，也可作為從事機器人相關領域研究的研究生在機器人路徑規劃方面的教材。
第1章 緒論
1.1
移動機器人運動規劃綜述及研究現狀
1.1.1
運動規劃簡介
1.1.2
運動規劃的分類
1.1.3 各種運動規劃方法簡介
1.1.4 運動規劃演算法的評價指標
1.2 神經網路綜述及研究現狀
第2章 短路徑細胞神經網路及其在靜態環境運動規劃中的應用
2.1 短路徑細胞神經網路模型
2.1.1 地圖映射
2.1.2 神經元動力學
2.1.3 路徑生成
2.1.4 路徑搜索終止條件
2.1.5 不存在可行路徑情況的識別
2.1.6 短路徑細胞神經網路進入穩態的判據
2.2 離散的 短路徑細胞神經網路
2.3 利用啟發式資訊加快 短路徑細胞神經網路收斂速度
2.4 模擬研究
2.4.1 U形障礙物環境
2.4.2 迷宮環境
2.4.3 在沒有可行路徑的環境中進行規劃
2.4.4 利用啟發式資訊加快 短路徑細胞神經網路收斂速度的模擬驗證
2.5 短路徑細胞神經網路的改進
2.5.1 改進背景與改進方法
2.5.2 改進一：考慮安全性的路徑規劃
2.5.3 改進二：具有不同穿越難度的地圖情況下的路徑規劃
2.6 小結
第3章 有框 短路徑細胞神經網路及其在移動機器人運動規劃中的應用
3.1 問題提出
3.2 有框 短路徑細胞神經網路動力學模型
3.2.1 有框 短路徑細胞神經網路拓撲結構
3.2.2 有框 短路徑細胞神經網路神經元動力學
3.2.3 神經元初始狀態設置
3.2.4 有框 短路徑細胞神經網路進入穩態的判據
3.3 基於有框 短路徑細胞神經網路的運動規劃
3.3.1 地圖映射
3.3.2 輸入介面部分
3.3.3 輸出介面部分
3.4
模擬研究
3.4.1 有框 短路徑細胞神經網路在複雜環境中的路徑規劃
3.4.2 短路徑細胞神經網路與有框 短路徑細胞神經網路的對比
3.4.3 有框 短路徑細胞神經網路在考慮地圖穿越難度情況下的規劃
3.5 小結與展望
第4章 短路徑細胞神經網路運動規劃在機械臂及非完整約束移動機器人中的
應用研究
4.1 短路徑細胞神經網路在二連杆機械臂運動規劃中的應用
4.1.1 問題背景
4.1.2 二連杆機構運動學
4.1.3 優化目標的確定
4.1.4 工作空間到構形空間的變換
