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动态环境下自主移动机器人路径规划研究的开题报告
1.研究背景和意义
近年来，自主移动机器人（AMR）在物流、仓储、制造等领域得到广泛应用。然而，在动态环境下，AMR的路径规划问题仍然是一个挑战性的研究方向。因为动态环境的存在，AMR需要实时感知环境变化，并且在保证路径安全和最优性的前提下更新路径。
因此，研究动态环境下AMR路径规划方法具有重要的理论和实际意义。在实际应用中，该研究能够提高AMR的智能化水平，提高物流和制造的效率和生产率，降低人力成本和车辆维护成本。在理论研究方面，探究动态环境下AMR路径规划方法可以为自主移动机器人在未来的应用提供更好的理论支持。
2.研究内容和方法
本研究的主要内容是研究动态环境下AMR路径规划方法。具体来说，需要解决以下问题：
（1）动态环境下AMR的感知和建图问题。为了实现路径规划，AMR需要准确地感知环境的变化，包括静态和动态的障碍物、道路状况等信息，并将这些信息更新到地图上。
（2）动态环境下AMR路径规划问题。基于实时感知的环境信息，设计能够应对动态环境的路径规划算法，使AMR能够安全、高效地穿越环境障碍并到达目标位置。
（3）模拟实验和性能评估。在实验室和仿真环境下，测试提出的AMR路径规划算法的性能和实用性。
本研究将采用以下方法：
（1）文献综述法。对现有动态环境下AMR路径规划方法进行全面梳理和分析，进一步挖掘研究重点和研究难点。
（2）算法设计法。提出适用于动态环境的AMR路径规划算法，针对算法的实时性、安全性和最优性等指标进行优化。
（3）实验测试法。在实验室和仿真环境下对算法进行测试和性能评估，进一步验证算法的实用性和有效性。
3.研究目标和预期成果
本研究的研究目标是提出一种适用于动态环境下的AMR路径规划算法，并进行模拟实验和性能评估。预期的研究成果包括：
（1）提出一种能够应对动态环境的AMR路径规划算法，并且具有较高的实时性、安全性和最优性。
（2）在实验室和仿真环境下，测试算法的性能和实用性。
（3）提供动态环境下AMR路径规划方面的理论支持，为智能制造和物流领域的应用提供技术支持。
4.参考文献
[1]FurukawaT,KuriharaH,IshidaY.Dynamicpath-planningmethodofmobilerobotsbasedonfuzzyneuralnetwork.IEEEtransactionsonsystems,man,andcybernetics,2003,33(2):145-157.
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[3]ZhangL,ShenQ.Anoveldynamicpathplanningalgorithmbasedonimprovedbionicantcolonyoptimizationformobilerobots.Neurocomputing,2017,237:267-281.