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多agent机器人系统导航及路径规划的研究的中期报告

一、研究背景

Agent机器人系统是指由多个自主决策的个体组成的系统，每个个体都是一个agent，具有自主感知、自主决策和自主行动的能力，其中多个agent共同完成一个任务，通过相互合作实现任务的完成。多个agent协调完成任务涉及到路径规划、协同控制等技术。

在实际应用中，多个agent机器人系统的导航和路径规划技术显得尤为重要和实用。例如，在智能仓储管理中，多个机器人需要共同完成物品的搬运、拣选和归位等操作；在城市交通管理中，多个自动驾驶车辆需要协同完成车流调度、避让行驶和交通状况预测等任务。

因此，本文将对多agent机器人系统的导航及路径规划进行研究。

二、文献综述

1.多agent机器人系统路径规划的研究进展

多agent机器人系统路径规划的研究主要涉及基于图论的算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等方法。其中，基于图论的算法最为常用和实用。该算法采用图模型表示地图，并在图模型上运用最短路径算法进行路径规划。

2.多agent机器人系统导航的研究进展

多agent机器人系统导航的研究主要涉及位置感知、环境感知、动态避障、多机器人协调控制等技术。其中，多机器人协调控制是实现多机器人导航的核心技术。

三、研究内容

本次研究主要针对多agent机器人系统的导航及路径规划问题展开，具体研究内容如下：

1.建立多agent机器人系统的导航和路径规划模型，利用图模型表示地图。

2.设计基于深度学习的位置感知和环境感知算法，实现机器人对自身位置和周围环境的实时感知和分析。

3.设计遗传算法、蚁群算法等智能算法，用于解决多机器人系统的路径规划问题。

4.研究多机器人协调控制技术，实现多机器人的协同控制和导航。

四、预期成果

1.建立多agent机器人系统的导航和路径规划模型。

2.实现基于深度学习的位置感知和环境感知算法。

3.实现遗传算法、蚁群算法等智能算法，用于解决多机器人系统的路径规划问题。

4.实现多机器人协调控制技术，实现多机器人的协同控制和导航。

五、进度安排

1.完成多agent机器人系统的导航和路径规划模型的建立，设计基于深度学习的位置感知和环境感知算法，预计用时1个月。

2.设计遗传算法、蚁群算法等智能算法，用于解决多机器人系统的路径规划问题，预计用时1个月。

3.研究多机器人协调控制技术，实现多机器人的协同控制和导航，预计用时1个月。

4.调试系统，收集实验数据，编写论文，预计用时1个月。

六、参考文献

1.BoriahS,ChandrasekarR,VemuriB.Multi-agentsystemsengineering:Amethodologyusingmodelingandsimulation[C]//ProceedingsoftheFourthInternationalJointConferenceonAutonomousAgentsandMultiagentSystems.ACM,2005:1017-1024.

2.LiaoZ,JiaZ,WangH,etal.Multi-robotpathplanningusinggraphtheoryandantcolonyalgorithm[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonCyberneticsandIntelligentSystems.IEEE,2011:79-84.

3.LiaoZ,JiaZ,XuK.Multi-robotnavigationstrategiesinunknownenvironments:Areview[J].InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,2014,11(8):89.

4.ChenY,ZhangX,ZouY.Multi-robotcoordinationstrategiesforspaceexploration[C]//2013IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation.IEEE,2013:735-740.

5.WeiZ,GuoX,LiC,etal.Animprovedgeneticalgorithmformulti-agentpathplanning[J].InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,2018,15(