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地面自主移动机器人路径规划与测试架构研究的中期报告
一、项目背景
地面自主移动机器人（GroundAutonomousMobileRobot，GAMR）已广泛应用于许多领域，如仓库物流、智能家居、智能医疗等。其中，路径规划是GAMR中的重要技术之一，其目的是通过算法计算出最佳路径，使机器人从起点到达终点，避免障碍物，并尽可能快地到达目的地。
本项目旨在研究GAMR的路径规划与测试架构，并通过实验验证其性能。
二、研究内容与进展
1.路径规划算法
为了实现GAMR的自主移动，本项目研究了常用的路径规划算法，并选取A*算法和Dijkstra算法进行实现和比较。
A*算法是一种常用的启发式搜索算法，其可在不断更新估价函数的过程中逐步搜索到最优解。Dijkstra算法则是经典的最短路径算法，其以广度优先搜索的方式逐层扩展搜索范围。
目前，我们已完成以上两种算法的实现，并在模拟器和实际机器人上进行了测试。
2.测试架构设计
为了验证算法的性能，我们设计了一套完整的测试架构，包括：
-机器人和传感器配置
-算法实现和实验设置
-数据收集和分析
我们使用ROS（RobotOperatingSystem）来搭建机器人系统，调试传感器和控制系统。同时，我们设计了适当的实验环境和测试场景，包括不同的障碍物布置和多机器人多任务协同移动等。最后，我们使用机器学习的方法对数据进行分析，评估算法性能和实际应用效果。
三、后续工作计划
1.改进算法
我们将继续研究和优化路径规划算法，比如多目标规划、多机器人协同规划等。
2.完善测试架构
我们将进一步完善测试架构和实验环境，提高实验的可重复性和可验证性。
3.实际应用场景测试
我们将结合实际应用场景，如仓库物流等，评估算法效果，同时根据实际需求进行应用场景特定的算法调整和优化。
四、结论
本项目以路径规划和测试架构研究为主要内容，使得GAMR具备了自动避障的能力，实现了在复杂环境下自主移动。通过实验验证，我们发现所选算法能够良好地实现路径规划，并可以满足多样化和实际需求。