移动机器人的动态环境建模与路径规划研究的开题报告.docx

移动机器人的动态环境建模与路径规划研究的开题报告
一、研究背景
随着科技的不断进步与发展，移动机器人已经在领域中扮演了越来越重要的角色，在制造、物流、医疗等领域中均有广泛应用。机器人需要在动态环境中自主移动，如何处理动态环境中的信息，建立精确的环境模型，以便机器人快速地做出正确的决策，是移动机器人研究的重要研究方向之一。
二、研究目的
针对移动机器人在动态环境中的路径规划问题，本研究旨在探究如何建立精确的环境模型，以便机器人能够快速地掌握环境信息，提高路径规划的准确性和实时性。
三、研究内容
1.动态环境建模
本研究将利用2D和3D激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息，对环境进行实时建模。针对移动机器人的实时性要求，将研究如何对大规模的空间进行建模，提高建模的效率。
2.路径规划算法
本研究将综合考虑各种路径规划算法的优缺点，针对动态环境下机器人运动过程的特点，提出一种适合动态环境的路径规划算法。在此基础上，采用深度学习等技术优化算法，提高机器人路径规划的准确性及实时性。
3.系统实现与测试
本研究将采用机器人操作系统ROS（RobotOperatingSystem）平台，实现所提出算法并进行相关测试。在测试过程中，将综合考虑机器人的实时性、路径规划的准确性等方面的指标，评估算法的有效性。
四、研究意义
本研究旨在探讨如何在动态环境中精确地建立环境模型，以及如何应对动态环境下机器人运动过程的特点，提高机器人路径规划的准确性和实时性。其研究成果将能为机器人在制造、物流、医疗等领域中的应用提供技术支持，具有重要的理论和应用价值。
五、研究方法
1.文献研究法：通过获取相关文献和资料，了解已有的研究成果，并结合本论文的研究目的和研究内容，确定本文研究方向和研究重点。
2.理论研究法：在掌握相关文献和资料的基础上，分析和比较各种路径规划算法的优缺点，并结合实际环境特点，提出一种适合动态环境的路径规划算法。
3.实验研究法：在ROS平台下，实现所提出的路径规划算法，并对其进行测试和验证，评估算法的实际效果。
六、预期成果
1.提出一种适合动态环境的路径规划算法，并进行实验验证。
2.基于2D和3D激光雷达、摄像头等传感器，建立动态环境的精确模型。
3.在机器人制造、物流、医疗等领域中验证所提出算法的实际效果。
参考文献：
1.Y.Li,J.Pan,S.Huang,Y.Zhang,andW.Zeng,“Real-TimeGlobalPathPlanningforMobileRobotsinDynamicEnvironments,”IEEETransactionsonCybernetics,vol.46,no.12,pp.2818–2829,2016.
2.M.Mueller,T.Roehr,S.Zhang,andW.Burgard,“Multiresolutionmapsforpathplanningindynamicenvironmentsusingacontinuoustimetrajectoryrepresentation,”ProceedingsoftheInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA),2016.
3.D.Qu,L.Fan,Y.Zhang,andZ.Cui,“AMulti-layerPathPlanningMethodforMobileRobotsinDynamicEnvironmentsbasedonSparseRepresentation,”ControlEngineeringPractice,vol.61,pp.271-286,2017.
4.Y.He,Z.Ma,andY.Mao,“Real-timepathplanningformobilerobotsindynamicenvironmentsbasedonadaptivebandwidthkerneldensityestimation,”Neurocomputing,vol.214,pp.486-496,2016.