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动态环境下自主移动机器人路径规划研究的中期报告
一、选题背景
自主移动机器人已经广泛应用于物流、家庭服务、教育等领域。机器人的路径规划是其自主移动的关键技术之一，如何在动态环境下进行路径规划，一直是研究者们关注的焦点。本课题以动态环境下自主移动机器人路径规划为研究对象，通过深入探究机器人路径规划的基础理论和现有的研究成果，提出新的解决方案和算法，以期提升机器人路径规划的效率和精度，为实现机器人智能化和自主化作出贡献。
二、研究进展
本课题在前期调研中，首先对机器人路径规划的基本算法进行了了解和分析，包括基于图搜索的A*算法、D*算法等，以及基于概率模型的蒙特卡罗方法、马尔可夫决策过程等。在此基础上，我们针对动态环境下机器人路径规划中的局限性，提出了一种基于深度学习的路径规划方法。
具体地，我们利用卷积神经网络对机器人路径规划中的地图信息进行学习，采用高效的扩展式搜索算法寻找最优路径。为了解决动态环境下机器人路径规划中的实时性问题，我们加入了实时感知模块，对机器人周围的环境变化进行实时检测和处理，从而实现了对复杂环境下路径规划的快速响应和持续优化。
三、计划安排
在后续的工作中，我们将重点围绕以下几个方面展开：
1.算法的优化和扩展：对基于深度学习的路径规划方法进行进一步优化和完善，提高其在复杂环境下的适用性，并探索应用于其他自主移动机器人场景中的可能性。
2.场景仿真和验证实验：基于ROS和Gazebo建立机器人路径规划仿真平台，验证算法公式的正确性和实用性，并进行实际场景的实验，考核算法在移动机器人实际应用中的表现。
3.论文撰写和结果发布：将研究成果结成论文，介绍新算法的创新性、实用性和普遍性，进一步扩大算法的影响力和应用范围。
四、成果预期
本课题旨在提高在动态环境下的自主移动机器人路径规划的精度和效率，提出基于深度学习的路径规划方法，验证实验表明算法的有效性。预期能够在路径规划领域取得新的突破，在实现机器人自主化和智能化方面迈出重要一步。