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多机器人系统的动态路径规划方法研究的任务书
任务书
项目背景
多机器人系统在工业自动化、协作探索、环境监测等领域应用广泛，其具有高效性、鲁棒性和全局优化的特点。在多机器人系统中，路径规划是一项重要任务，它能够有效提高系统的运行效率和可靠性。传统的路径规划方法无法满足多机器人系统的要求，因此需要更为高效、智能的动态路径规划方法。
项目任务
本项目旨在研究多机器人系统的动态路径规划方法，主要任务如下：
1.研究多机器人系统的运动学模型，建立机器人运动模型和环境模型。
2.研发适用于多机器人系统的路径规划算法，包括基于规划框架的路径规划算法和基于搜索的路径规划算法。
3.开发多机器人系统的动态路径规划软件，实现机器人的自主导航和路径规划。
4.针对多机器人系统在不确定环境中的应用场景，研究动态路径规划方法在不确定性环境下的应用策略。
5.进行实验验证，评估路径规划方法的性能和效果。
任务分工
1.建立多机器人系统的运动学模型和环境模型。
2.设计和实现基于规划框架的路径规划算法。
3.设计和实现基于搜索的路径规划算法。
4.开发多机器人系统的动态路径规划软件。
5.研究多机器人系统在不确定环境中的应用策略。
6.进行实验验证，评估路径规划方法的性能和效果。
任务要求
1.对机器人运动学和环境模型进行全面深入的研究，提出可行的多机器人模型。
2.设计的路径规划算法需要考虑多机器人的协作，达到全局最优。
3.在开发动态路径规划软件中，要考虑软件的易用性、可操作性和可靠性，通过实际应用程序进行验证。
4.在研究多机器人系统在不确定环境中的应用策略时，要充分考虑环境的变化性和机器人的未知情况，提出有效的应对策略。
5.在实验验证过程中，需要选择合适的数据集和评价指标，并通过实验结果进行性能和效果评估。评估结果需具有可重复性和可靠性。
6.在任务完成后，需要提交详细的研究报告和相应的软件代码，报告结构清晰，内容翔实，代码规范易读易懂。
任务时间
本项目的研究周期为6个月。
起始日期：2022年1月1日
截止日期：2022年6月30日
任务预算
本项目预算为人民币50万元整，主要用于研究人员的薪酬和研究费用，其中研究人员薪酬约为30万元，研究费用约为20万元。
任务进度
1.第1个月：建立多机器人系统的运动学模型和环境模型。
2.第2-3个月：设计和实现基于规划框架的路径规划算法。
3.第4-5个月：设计和实现基于搜索的路径规划算法。
4.第6个月：开发多机器人系统的动态路径规划软件，进行应用案例验证，并撰写研究报告。
任务提交要求
1.研究报告：研究报告包含论文、程序代码和数据文件，论文报告部分需要包括研究背景、问题定义，研究目标，研究方法，实验验证与结果分析等，字数不少于8000字，程度不低于会议论文。
2.程序代码和数据文件：程序代码和数据文件需要包含详细的注释和说明。
3.发表论文：根据研究成果，撰写或修改论文，提交至国际知名期刊或会议进行审稿、修改、发表。
总结
本项目旨在研究多机器人系统的动态路径规划方法，通过研发高效、智能的路径规划算法和软件，提高多机器人系统的运行效率和可靠性。任务分工明确，要求详细，期望研究成果具有实际应用价值。