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针对静态环境下机器人的自动寻路问题,进行了研究与探索,设计了一类改进型BP神经网络。该网络在结构上以按功能分类的方式取代传统的分层模式,在权值的设置方面参照了组合逻辑电路的基本原理;分析了时序逻辑电路的信息记忆过程,从而进一步赋予神经网络良好的记忆特性;提出一种基于人类寻路思想的路径规划方法。实验结果表明,通过将该寻路算法融入到改进的BP网络中,不仅使寻路的实现变得简单和方便,而且具有较高的实时性与适用性。