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USV路径规划算法的研究的任务书
一、任务背景
随着近年来的科技进步和对海洋工程的需求不断增加，无人水下车、无人潜艇等无人机器人在海洋开发、环境监测、科学研究等方面得到了广泛的应用。其中，无人巡航器根据预定任务航线，经过海洋深度、海底地形、气压、水温等多种复杂海洋环境，对海底地形、海洋生态、水文气象等信息进行自主采集，为科研、环保、海洋资源开发等提供了可靠数据支撑。
而无人巡航器的自主航行需要靠一套可靠的路径规划算法进行支撑，以保障巡航器的安全、高效完成任务。本文旨在研究无人巡航器的路径规划算法，为无人巡航器的航行提供良好的技术支持。
二、任务目标
本文研究的主要目标是无人巡航器的路径规划算法。通过研究现有的航行算法，结合实际情况，设计出更加高效、精确的路径规划算法，并进行测试和验证。
三、任务内容
1.调研无人巡航器的路径规划算法
通过文献阅读和案例分析，了解现有的路径规划算法的发展历程、基本思想、优缺点，掌握常见的无人巡航器路径规划技术。
2.对比分析无人巡航器已有算法
对比现有算法，并挑选出相对优秀的算法进行深入分析，掌握算法原理、流程及具体实现方法。
3.设计新的路径规划算法
针对现有算法的缺陷和问题进行分析，设计基于动态地图的无人巡航器路径规划算法，提升计算精度和效率。
4.编程实现和验证
基于MATLAB或ROS平台，将设计的算法实现并验证，对比新算法和现有算法的性能指标，验证算法的实用性和可行性。
四、任务计划
任务计划具体如下:
阶段一：调研阶段
时间：1个月
任务：了解无人巡航器路径规划算法的发展历程和现有技术，阅读相关论文和研究报告，深入掌握算法原理和实现方法。
阶段二：对比分析阶段
时间：1个月
任务：对比现有算法，挑选出相对优秀的算法，对比分析各种算法的优缺点，形成分析报告。
阶段三：算法设计阶段
时间：2个月
任务：根据对比分析的结果，设计新的无人巡航器路径规划算法，进行算法实现和调试。
阶段四：实现和验证阶段
时间：3个月
任务：基于MATLAB或ROS平台，将设计的算法实现并验证，对比新算法与现有算法的性能指标，验证算法的实用性和可行性。
阶段五：撰写论文阶段
时间：1个月
任务：根据研究结果，撰写论文，进行论文修改和完善。
五、任务要求
1.根据任务计划完成阶段性任务，按时提交进度报告。
2.能够熟练使用MATLAB或ROS等相关软件，掌握算法设计和实现方法。
3.能够独立进行论文撰写，具备较强的文献综述能力和表达能力。
4.对工作认真、负责，遵守实验室管理制度，积极学习，做到与实验室其他成员良好合作。
六、预期成果
本文预期成果包括：新的无人巡航器路径规划算法设计、算法实现和验证结果、论文及相关报告，以及可能产生的科研成果。
七、经费及设备
本项研究经费和设备需要由实验室负责支持，包括实验所需的计算机、MATLAB或ROS软件、巡航器硬件装置和相关材料费用等。如有需要，也可向校内外相关部门申请资助支持。
八、参考文献
1.丁香花.路径规划算法综述[J].计算机应用,2015,35(9):2536-2538.
2.吴明翰,王国胜.基于免疫算法的无人巡航器路径规划和优化[J].自动化技术与应用,2016,35(2):52-54.
3.李小龙,张占凯.基于模糊控制的无人巡航器路径规划研究[J].现代制造信息化,2016,16(11):68-70.
4.莫天元.基于A*算法的无人巡航器路径规划研究及实现[D].广西师范大学,2017.
5.张宝玲,石英.基于遗传算法的无人巡航器路径规划研究[J].机器人,2017,39(4):463-465.