基于BP神经网络的AGV防撞预测方法研究

在AGV(Automated Guided Vehicle)运行过程中,建立BP神经网络预测模型,对周围环境的智能移动体的运动轨迹进行综合动态预测和评估,结合纳什均衡理论建立移动机器人运动决策模型,使得AGV在运行过程中建立类人判断的能力即考虑AGV和其他移动智能体的相对位置的关系,对其他的移动智能体的预测价值可以有效的评估。文章通过构建动态博弈模型求解灰色碰撞概率,可以高效的为AGV防撞提供合理的参考。