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动态环境下多移动机器人协调路径规划研究的中期报告
概述：
本文旨在介绍动态环境下多移动机器人协调路径规划研究的中期报告。该项目的主要研究内容是设计一种针对多移动机器人在动态环境中避免碰撞的路径规划算法，实现协调行动和分布式决策。该算法采用了深度强化学习技术，在仿真环境中进行了验证。
目标：
通过该研究，设计一个适用于多移动机器人协调路径规划的算法，实现多移动机器人在动态环境中避免碰撞，协同完成任务。
方法：
本研究采用了深度强化学习技术，通过Q-learning算法进行训练，实现多移动机器人协调路径规划。该算法具有以下特点：
1.能够在动态环境中避免碰撞的路径规划算法。
2.实现了多移动机器人的协调行动和分布式决策。
3.能够自适应地调整策略，根据不同的环境进行路径规划。
4.具有高效性、可扩展性、稳定性等优点。
结果：
该算法在经过大量的实验验证后取得了良好的效果。在动态环境下，多移动机器人能够避免碰撞，协同完成任务。该算法具有较高的实用价值和研究价值。
结论：
本研究设计了一种针对多移动机器人协调路径规划的算法，在动态环境下能够实现避免碰撞、协同行动和分布式决策的目标。该算法采用深度强化学习技术，具有高效性、可扩展性、稳定性等优点。在未来的工业制造、救援领域等具有广泛的应用前景。