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动态环境下多移动机器人协调路径规划研究的开题

报告

一、研究背景

随着机器人技术的发展，多移动机器人系统逐渐成为研究的热点。

多移动机器人系统具有协作、灵活等特点，可以在不同环境中完成复杂

任务，如工厂物流、灾难救援等。多移动机器人系统路径规划是一项关

键技术，直接影响机器人群体的协作效率和系统的性能。

目前，多移动机器人路径规划主要分为两种类型：集中式和分布式。

集中式路径规划将所有机器人的信息集中到一台计算机上进行计算和规

划，但实现难度大、计算量大。分布式路径规划采用局部协议的方式进

行路径规划，但需要对协议进行优化，如避免冲突等。

但在现实环境中，多移动机器人系统需要面对环境动态变化以及机

器人自身状态变化等问题。因此，如何在动态环境下实现多移动机器人

协调路径规划，是目前研究的热点和难点。

二、研究内容

本研究旨在实现在动态环境下多移动机器人协调路径规划，研究内

容包括以下几个方面：

1.研究不同路径规划算法在动态环境下的适应性和效率，并进行优

化。

2.设计机器人自主决策模块，使机器人能够自主感知和响应环境的

变化，并进行协作路径规划。

3.开发通信协议，实现机器人之间的信息交换和协调路径规划。

4.进行模拟和实验验证，评估系统的性能和可靠性。

三、研究意义

1.实现多移动机器人协调路径规划，可以提高机器人群体的工作效

率和系统的性能。

2.研究动态环境下多移动机器人协调路径规划，可以适应不同环境

下机器人系统的需求。

3.本研究的成果可以为机器人路径规划领域提供新的思路和方法。

四、研究方法

本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法。首先，针对多移动

机器人协调路径规划的现有算法和方法进行分析和评估。根据分析结果，

进行算法和方法的改进以适应动态环境下的机器人系统。同时，设计机

器人自主决策模块和通信协议。最后，进行模拟和实验验证，评估系统

的性能和可靠性。

五、预期结果

1.优化的路径规划算法和方法，提高了系统的效率和可靠性。

2.机器人自主决策模块和通信协议的设计，实现了机器人之间的协

调路径规划。

3.模拟和实验验证结果表明，系统的性能和可靠性得到了提高。

六、研究进度安排

预计用时一年，具体进度安排如下：

第一阶段（3个月）：文献综述和算法分析；

第二阶段（3个月）：路径规划算法和方法优化；

第三阶段（3个月）：机器人自主决策模块和通信协议设计；

第四阶段（3个月）：实验设计和数据分析；

第五阶段（3个月）：论文撰写和答辩准备。