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基于递归神经网络的移动机器人路径规划方法研究的开题报告

一、选题背景

移动机器人（MobileRobot）是一种能够在人工或自然环境中，自主或交互驱动下移动的智能机器人。移动机器人应用广泛，在工业、医疗、清洁、安保等领域均有广泛应用。其中一项重要应用就是路径规划（PathPlanning），也称作路径搜索（PathSearching），是指寻找从起点到终点的一条合适路径的过程。

路径规划一直是机器人领域的重要研究课题，传统的路径规划方法存在着许多问题，如难以处理复杂环境、路径规划效率低下等。因此，在现代科学技术的支持下，越来越多的学者开始尝试利用现代计算机技术来实现自主的路径规划。

递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有记忆功能的神经网络，可以表示偏序关系。递归神经网络在计算机视觉、语音识别、时间序列预测等领域均有广泛应用。近年来，递归神经网络被用于路径规划领域，取得了不错的效果。因此，利用递归神经网络进行路径规划的研究成为一种热门趋势。

二、研究内容和重点

本文将研究移动机器人路径规划领域中的：基于递归神经网络的路径规划方法。具体来说，将分析递归神经网络的原理和特点，探究如何利用递归神经网络的记忆功能，设计一种适合移动机器人的路径规划方法。

研究重点如下：

1.设计递归神经网络模型，使其能够对地图进行学习并产生合适的路径；

2.构建模型训练数据集，用于模型的训练；

3.测试模型性能，比较基于递归神经网络的路径规划方法与其他路径规划方法的优劣。

三、研究方法和技术路线

本文将采用如下研究方法和技术路线：

1.对递归神经网络的原理和特点进行研究；

2.构建地图的表征方式，建立递归神经网络模型；

3.设计模型训练数据集，利用深度学习框架训练模型；

4.设计实验，在多个地图环境下，比较基于递归神经网络的路径规划方法与其他路径规划方法的效果。

四、预期研究结果

通过本文研究，预期得到如下结果：

1.本文将建立一种基于递归神经网络的路径规划模型，并探究其性能优劣；

2.比较基于递归神经网络的路径规划方法与其他路径规划方法，评估其优、劣之处；

3.本文将提出一种适用于移动机器人的路径规划方案，为移动机器人的实际应用提供参考。

五、论文结构安排

本文共分为五章，结构安排如下：

第一章：绪论。介绍研究的背景、目的和意义，并对与路径规划和递归神经网络相关的研究进行概述，最后阐述本文的研究内容。

第二章：递归神经网络原理和特点。从原理上简述递归神经网络的机理，分析其特点及应用领域。

第三章：基于递归神经网络的路径规划模型。根据神经网络的特点，设计一个适合于移动机器人的路径规划模型。

第四章：实验结果及分析。从三个方面对路径规划模型的性能进行评估，最后提出改进方案。

第五章：结论。总结本文的研究成果，阐述存在的问题和未来的研究方向。