基于BP神经网络的小车避障算法仿真与实现
在本文中，我们将介绍一种基于BP神经网络的小车行驶避障算法，并使用Matlab进行仿真和实现。该算法可以使小车在未知环境中实现自主避障并继续行驶。
- 算法原理
基于BP神经网络的小车行驶避障算法的核心思想是通过训练神经网络来学习从传感器输入到小车控制输出的映射关系。具体而言，我们将使用三层的全连接神经网络，其中输入层接收来自传感器的距离信息，输出层控制小车的行驶方向。
训练过程分为以下几个步骤：
- 收集训练数据：将小车放置在不同的环境中，使用传感器获取到前方的障碍物距离数据以及相应的小车行驶方向作为训练样本。
- 数据预处理：对输入数据进行归一化处理，确保输入数据在相同的范围内。
- 网络构建：创建一个包含输入层、隐藏层和输出层的三层神经网络。隐藏层的节点数根据实际需求进行选择，通常越多越好，但也会增加训练时间。
- 权重初始化：随机初始化网络中的权重和偏置。
- 前向传播：将训练样本输入到神经网络中，计算每个神经元的输出。
- 反向传播：根据神经网络的输出和期望输出之间的误差，通过梯度下降法调整权重和偏置，以减小误差。
- 重复迭代：重复进行前向传播和反向传播，直到达到预定的训练次数或误差收敛。
- 算法实现
下面是使用Matlab实现基于BP神经网络的小车避障算法的主要代码：
% 参数设置
inputSize = 
