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多机器人系统路径规划方法研究的开题报告
1.研究背景和意义
随着机器人技术的不断进步，多机器人系统应用越来越广泛。多机器人系统具有并行性能好，协同工作能力强等优点。但是，在实际应用中，机器人路径规划是一个难点问题。因为在多机器人系统中，需要解决多个机器人同时运动的问题，以及协同工作时机器人之间的冲突和撞击问题。因此，研究多机器人系统路径规划方法具有重要意义。
2.研究现状
目前多机器人系统的路径规划方法主要有两类：集中式路径规划和分布式路径规划。集中式路径规划是指将所有机器人的路径规划问题集中到一个中心节点，由该节点来完成路径规划，并向每个机器人发送路径。这种方法的优点是路径规划效率高，但是当机器人数量较多时，中心节点会成为瓶颈，而且中心节点的失效会导致整个系统的瘫痪。分布式路径规划是指每个机器人都负责自己的路径规划，并与其他机器人进行协作。这种方法能够保证系统的稳定性和可靠性，但是路径规划效率相对低下。
3.研究内容和思路
本文将研究一种基于深度学习和博弈论的多机器人系统路径规划方案，该方案将兼顾路径规划效率和系统的稳定性和可靠性。具体思路如下：
（1）利用深度学习技术，分析机器人的位置、速度、任务等因素，建立多机器人系统路径规划模型；
（2）采用博弈论模型，模拟机器人之间的协作与竞争关系，以及机器人与障碍物之间的避免碰撞关系；
（3）设计多目标优化算法，将路径规划效率和系统稳定性相结合，实现多机器人的路径规划。
4.预期成果
预计本研究能够设计一种基于深度学习和博弈论的多机器人系统路径规划方法，该方法兼顾了路径规划效率和系统的稳定性和可靠性，并能够在实际多机器人系统中得到应用。
5.研究方法和技术路线
本研究将采用如下方法和技术路线：
（1）文献综述与调研：对多机器人系统路径规划现有的研究成果进行梳理，并归纳分类；
（2）建立多机器人系统路径规划模型：利用深度学习技术建立多机器人系统路径规划模型，并考虑障碍物的影响；
（3）博弈论分析机器人之间的竞争与合作关系：分析机器人之间的竞争，确定每个机器人的行动方案，避免撞车；
（4）设计多目标优化算法：综合考虑路径规划效率和系统的稳定性，设计多目标优化算法实现多机器人的路径规划；
（5）系统实现和测试：在多机器人系统仿真平台上，实现设计的多机器人系统路径规划算法，并进行实验测试。
6.计划进度与时间节点
本研究计划总时长为18个月，具体进度和时间节点如下：
阶段1：文献综述与调研（1个月）
阶段2：建立多机器人系统路径规划模型（3个月）
阶段3：博弈论分析机器人之间的竞争与合作关系（4个月）
阶段4：设计多目标优化算法（5个月）
阶段5：系统实现和测试（5个月）
阶段6：论文撰写和答辩（1个月）
7.预算及资金来源
本研究主要依靠学校科研启动经费进行实施，预算总额为30万元，主要用于购买实验设备、实验材料等。其中，实验设备费用约为15万元，实验材料费用约为5万元，其余费用用于学术交流、出版论文等。