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神经网络作为人工智能的重要内容，在移动机器人路径规划研究中得到了广泛关注，如Ghatee等将Hopfield神经网络应用到路径距离的优化中；Zhu等将自组织SOM神经网络应用到多任务多机器人的任务分配与路径规划中，近年来加拿大学者Simon提出一种新的生物启发动态神经网络模型，将神经网络的神经元与二维规划空间的离散坐标对应起来，通过规定障碍物和非障碍物对神经元输入激励和抑制的不同，直接计算相关神经元的输出，由此判定机器人的运行方向，由于该神经网络不需要学习训练过程，路径规划实时性好，同时利用神经网络本身的快速衰减特性，较好地解决了机器人路径规划的死区问题。如图为用于局部路径规划的生物启发神经网络结构图，图中所示为机器人（处于神经元处）传感器的感受半径，每个神经元与环境位置坐标对应，动态计算机器人邻近神经元输出，机器人根据神经元输出大小决定下一步运行目标，从而实现的路径规划。
此外，智能机器人还用到机器人视觉、智能控制、人机接口技术等多种技术。
HITACHI INPUT MODULE 32 PTS AC DC, 1693-2030, XDC24BH
SCHNEIDER ELECTRIC ETHERNET TCP/IP MODULE, TSXETY110WS
HITACHI OUTPUT MODULE 32 PTS DC, 1693-2290, YTS48BH
HITACHI CPU MODULE 288 PTS, 1693-0150, CPU2-03H
SCHNEIDER AUTOMATION (AEG) DP MASTER MODUL, 140CRP81100
SCHNEIDER AUTOMATION (AEG) FMS KONFIGURATOR, 140NOP9110
SCHNEIDER AUTOMATION (AEG) CPU CONTROLLER, 140CPU21304
SCHNEIDER ELECTRIC CPU MODUL, 140CPU53414A
SCHNEIDER ELECTRIC 486 CONTROLLER, 140CPU42402
SCHNEIDER ELECTRIC ETHERNET TCP/IP-MODUL, TSXETY5103
SCHNEIDER ELECTRIC PROZESSOR QUANTUM, 140CPU65160
HITACHI CPU MODULE 1344 PTS, 1693-0280, CPU2-10H
SCHNEIDER ELECTRIC ETHERNET-MODUL, TSXETY5101
SCHNEIDER ELECTRIC ETHERNET-MODUL, TSXETZ510
HITACHI RAM MEMORYCASETTE MODULE, RAM2-04H
SCHNEIDER ELECTRIC PROZESSOR, TSXP571634M
SCHNEIDER ELECTRIC PROZESSOR, TSXP574823M
SCHNEIDER ELECTRIC PROZESSOR, TSXP573623M