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动态环境下基于群智能算法的机器人路径规划的中期报告
1、研究背景
智能机器人已被广泛应用于工业、医疗、服务等领域，它能够自主感知环境信息、做出决策并执行任务，为人类社会做出了巨大贡献。而机器人路径规划是机器人自主导航的核心问题，能否快速、准确地规划出一条适合当前环境的路径直接影响机器人的性能。
传统的机器人路径规划方法通常是基于静态环境的，但现实中机器人所处的环境是动态的，可能会出现人群、移动障碍物等变化，因此需要一种能够适应动态环境的路径规划方法。
2、研究内容
本研究旨在设计一种基于群智能算法的机器人路径规划方法，以适应动态环境下路径规划问题。具体研究内容包括：
（1）研究群智能算法在路径规划中的应用，选择合适的群智能算法作为解决方案；
（2）设计机器人路径规划系统框架，包括感知模块、决策模块、执行模块等；
（3）实现群智能算法在机器人路径规划中的具体应用，包括群体行为建模、路径搜索、路径优化等；
（4）通过实验验证所设计的路径规划方法在动态环境下的效果，并与传统路径规划方法进行比较。
3、预期成果
本研究预期达到以下成果：
（1）设计出一种基于群智能算法的机器人路径规划方法，能够适应动态环境下的路径规划问题；
（2）实现机器人路径规划系统框架，包括感知模块、决策模块、执行模块等；
（3）在实验中验证所设计的路径规划方法的效果，并与传统路径规划方法进行比较；
（4）论文发表及相关技术成果推广。
4、进展情况
目前，本研究已完成了群智能算法（蚁群算法）在机器人路径规划中的应用研究，设计出了机器人路径规划系统框架，包括感知模块、决策模块、执行模块等。
下一步，将进一步完善路径规划方法，实现群体行为建模、路径搜索和路径优化等功能。同时，将开展实验验证所设计的路径规划方法的效果，并与传统路径规划方法进行比较。预计在本学期内完成实验并撰写论文。