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AUV移动对接回收的路径规划方法研究的开题报告
一、选题背景
海洋资源和海洋科学的研究已逐渐成为国内外学术研究的重点之一。在海洋资源开发和调查研究中，海洋水下机器人已成为一个重要工具，其广泛应用于海底声纳、水质监测、海底管道维修、油田勘探等领域。其中，AUV（AutonomousUnderwaterVehicle）是一种自主运动和控制的水下机器人，它能够自主获取、处理并存储数据。AUV在不需要人员干预的情况下可以完成大量工作，因此它在深海勘探、水下作业中有着广泛的应用。
与此同时，海洋环境的污染问题也越来越严重，人工清理废弃物具有极高的危险性，而且成本也很高。因此，基于AUV的自主回收技术成为了解决海洋污染的有效方式之一。
然而，在实际的应用过程中，AUV回收废弃物存在着许多问题，主要包括路径规划、运动控制、定位等方面。路径规划是AUV回收的核心问题之一，它直接影响到回收效率和质量。因此，研究AUV移动对接回收的路径规划方法对于提高AUV的自主回收能力具有重要意义。
二、研究内容与意义
本文将针对AUV移动对接回收的路径规划方法展开研究，主要包括以下内容：
1.对目前主要的AUV路径规划算法进行梳理，详细分析它们的优缺点，并分析它们在AUV移动对接回收中的适用性。
2.设计一种基于机器学习的AUV移动对接回收路径规划方法。在该方法中，首先将AUV回收过程中的关键信息进行收集和处理，然后采用机器学习算法进行预测模型的训练，最后实现智能路径规划。
3.在Matlab和ROS环境下进行仿真实验，并对比分析仿真结果，验证该方法的有效性。
本论文的意义在于，首先总结AUV路径规划算法的现状，并提出一种基于机器学习的路径规划方法，该方法能够提高AUV移动对接回收的准确性和效率，为实现AUV的自主回收奠定基础，同时具有广泛的应用前景。
三、研究方法
本文采用综合研究方法，包括文献综述、实验研究、仿真分析和理论分析等。
1.文献综述：通过收集和阅读相关文献，了解AUV路径规划算法的现状并归纳总结其中的优缺点，为后续的方法设计提供理论参考。
2.实验研究：通过实验采集和处理实际数据，构建基础数据集，为机器学习算法的训练提供数据支持。同时，通过实验验证所提出的路径规划方法的可行性和有效性。
3.仿真分析：在Matlab和ROS环境下开展仿真分析，通过对比分析不同算法的仿真结果，为路径规划方法的改进提供理论参考。
四、预期成果
本文完成后，预期能够得到如下成果：
1、深入剖析AUV移动对接回收的关键问题，掌握机器学习在路径规划中的基本原理。
2、提出针对AUV移动对接回收的路径规划方法，能够有效提高AUV的自主回收能力和效率。
3、在Matlab和ROS环境下开展仿真实验，验证所提出方法的可行性和有效性。
4、得出仿真实验数据的分析结论，为实际应用提供理论指导。
五、论文结构
论文主要分为导言、述前工作、路径规划算法研究、机器学习方法、数据实验分析、仿真结果分析和结论等五部分。
（完）