基于遗传算法的移动机器人路径规划的研究的开题报告.docx

基于遗传算法的移动机器人路径规划的研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
随着机器人技术的不断发展和普及，移动机器人的应用越来越广泛，其中移动机器人路径规划是关键技术之一。它针对的是机器人在环境中自主行动的过程中，如何选择路径，避开障碍物，达到给定目标的问题。目前，已经有很多的移动机器人路径规划算法被提出，如A*算法、Dijkstra算法等，但由于其依赖于预先定义的环境模型，对于未知环境中的路径规划效果并不理想。基于遗传算法的移动机器人路径规划，可以通过优化路径满足机器人在未知环境中的自主行动，具有很强的实际应用价值和研究意义。
二、研究内容和研究方法
（一）研究内容
本课题主要涉及以下内容：
1.遗传算法的原理和应用；
2.移动机器人路径规划的相关算法；
3.基于遗传算法的移动机器人路径规划模型的设计；
4.实验验证和结果分析。
（二）研究方法
1.对遗传算法进行深入的学习和了解，包括遗传算法的基本原理、适应度函数的设计、选择、交叉、变异等操作；
2.深入了解移动机器人路径规划领域的相关算法，并对其中的A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等进行分析和比较；
3.基于基因编码的算法思想，设计符合移动机器人路径规划特点的基因编码方法和适应度函数；
4.通过实验设计和结果分析，评估基于遗传算法的移动机器人路径规划的效果和优劣，并与已有算法进行对比。
三、预期成果和创新点
（一）预期成果
1.基于遗传算法的移动机器人路径规划模型的建立；
2.实现基于遗传算法的移动机器人路径规划算法；
3.实验结果的验证和分析。
（二）创新点
1.基于遗传算法，无需预先定义环境模型，能够适应未知环境；
2.结合移动机器人路径规划特点，设计符合机器人行动特点的基因编码思想；
3.结合实验分析，对比已有算法，评估基于遗传算法的移动机器人路径规划的效果和优劣。
四、研究计划和进度安排
（一）研究计划
第一阶段（2-3周）：调研移动机器人路径规划的相关算法和遗传算法，深入了解其基本原理和应用。
第二阶段（3-4周）：基于遗传算法的移动机器人路径规划模型设计，包括基因编码的设计和适应度函数的设计。
第三阶段（4-6周）：基于所设计的模型，实现基于遗传算法的移动机器人路径规划算法，并进行实验。
第四阶段（2-3周）：对实验结果进行分析和比较，评估基于遗传算法的移动机器人路径规划算法的优缺点和适用范围。
（二）进度安排
第一周：调研移动机器人路径规划的相关算法和遗传算法，并撰写调查报告。
第二周-第四周：基于遗传算法的移动机器人路径规划模型设计。
第五周-第九周：基于所设计的模型，实现基于遗传算法的移动机器人路径规划算法，进行实验。
第十周-第十二周：对实验结果进行分析和比较，撰写实验报告。
五、参考文献
1.KaramiE,KoutraF,BagheriM.Theintelligentpathplanningofmobilerobotsusingageneticalgorithm[C]//2017CREATE-NetConferenceonCyberSecurity&Privacy(CNSP),2017:42-47.
2.BrankeJ,DebK,DierolfH.Findingoptimalpathsinweightedgraphsusinggeneticalgorithms[J].EvolutionaryComputation,1998,6(2):97-110.
3.ZhuQ,LiX,LuY.Animprovedgeneticalgorithmbasedapproachforrobotpathplanning[C]//201712thIEEEConferenceonIndustrialElectronicsandApplications(ICIEA),2017:1847-1851.
4.ArroyoR,PahujaniS,SharonG,etal.Fastandrobustmulti-robotpathplanningusinggeneticalgorithms[C]//Proceedingsofthe2014ACM/IEEEInternationalConferenceonHuman-RobotInteraction,2014:90-91.