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未知环境下多机器人动态路径规划策略研究的任务书
一、任务背景和意义
随着多机器人系统的不断发展和应用，在未知环境下的多机器人动态路径规划问题成为当前研究的热点之一。多机器人在未知环境下的路径规划，其难度主要在于无法预测和预知环境的变化情况，以及需要协调多台机器人之间的运动轨迹，避免冲突等问题。
多机器人路径规划的应用领域非常广泛，例如：在军事领域中，多机器人系统在实际战斗场景中可以协同工作，提高作战效率；在工业制造领域中可以实现自动化生产，提高生产效率；在环境保护领域中可以应用于海底勘探，协同搜救等。
因此，本文旨在研究未知环境下多机器人动态路径规划的策略，探究多机器人在未知环境下的路径规划问题，为实际应用提供理论和技术支持。
二、任务内容和技术路线
1.任务内容
（1）分析多机器人系统的基本组成和运行原理，建立路径规划模型。
（2）调研多机器人路径规划算法，提取优秀算法并进行比较研究。
（3）设计未知环境下多机器人动态路径规划的策略，并与已有算法进行对比分析。
（4）实现多机器人路径规划算法，并在Gazebo仿真平台下验证实效性。
（5）基于ROS系统实现算法的封装，并实现算法的自主决策能力和协作能力。
2.技术路线
（1）基于机器学习算法，分析多机器人系统的基本组成和运行原理，建立路径规划模型。
（2）在算法调研过程中，选择了经典的D*算法、A*算法和遗传算法，进行比较研究。
（3）设计未知环境下多机器人动态路径规划的策略，将机器学习与启发式搜索相结合，并与已有算法进行对比分析。
（4）在Gazebo仿真平台下实现多机器人路径规划算法，并通过实验验证验证算法的有效性。
（5）基于ROS系统，实现多机器人路径规划算法的封装，并利用ROS的通信机制实现算法的自主决策能力和协作能力。
三、计划进度
1.前期准备阶段（10天）
详细分析多机器人系统的基本原理，建立路径规划模型。
2.算法调研阶段（20天）
调研多机器人路径规划算法，提取优秀算法并进行比较研究。
3.算法设计阶段（30天）
在已有的算法基础上设计未知环境下多机器人动态路径规划的策略，并将机器学习与启发式搜索相结合。
4.算法实现阶段（30天）
在Gazebo仿真平台下实现多机器人路径规划算法，并通过实验验证算法的有效性。
5.算法封装阶段（30天）
基于ROS系统，实现算法的封装，并利用ROS的通信机制实现算法的自主决策能力和协作能力。
四、预期结果和意义
1.预期结果
（1）提出基于机器学习的未知环境下多机器人动态路径规划策略，并构建路径规划模型。
（2）在已有的D*算法、A*算法和遗传算法基础之上，进行比较研究，提取出最好的算法，并将其与新的多机器人路径规划算法进行对比分析。
（3）在Gazebo仿真平台下验证算法的有效性。
（4）基于ROS系统的通信机制，实现算法的自主决策能力和协作能力。
2.意义
（1）为未知环境下多机器人路径规划提供新的基于机器学习的策略。
（2）提高多机器人系统的协调性和运动效率，为多机器人的应用场景提供更好的技术支持。
（3）促进多机器人系统的发展，推动机器人技术的不断进步。