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复杂动态障碍物环境下的移动机器人路径规划研究的任务书
一、研究背景
随着科技的不断发展，移动机器人已经得到广泛的应用。在复杂的环境下，移动机器人的路径规划问题一直是一个研究热点和难点。特别是在动态障碍物环境下，路径规划显得更加复杂和困难。因此，本研究旨在研究动态障碍物环境下的移动机器人路径规划问题，为移动机器人在真实环境中的应用提供理论支持和技术保障。
二、研究目的
本研究的主要目的有以下几个方面：
1.研究复杂动态障碍物环境下移动机器人路径规划的方法和算法，提高移动机器人在真实环境中的导航能力；
2.建立基于动态障碍物的移动机器人路径规划系统，实现移动机器人在复杂环境中的自主导航；
3.开发移动机器人路径规划算法的软件工具，对算法进行验证和优化；
4.将研究成果应用于实际场景中，为移动机器人在真实环境中的应用提供技术支持。
三、研究内容和方法
1.研究复杂动态障碍物环境下移动机器人路径规划的方法和算法，包括基于图搜索、深度学习和强化学习等方法，并对这些方法进行对比分析；
2.设计并实现基于动态障碍物的移动机器人路径规划系统，包括传感器，控制器，导航算法等硬件和软件模块；
3.开发移动机器人路径规划算法的软件工具，对算法进行验证和优化，并且进行仿真实验和实际场景应用验证；
4.将研究成果应用于实际场景中，比如工厂生产线，仓库物流等场景，并且对实际运行效果进行测试和评估。
四、研究进度计划
本研究的进度计划如下：
1.第一年：研究移动机器人路径规划方法和算法，并进行对比分析；
2.第二年：设计并实现基于动态障碍物的移动机器人路径规划系统，并进行软硬件联调；
3.第三年：开发移动机器人路径规划算法的软件工具，并进行仿真实验和实际场景测试；
4.第四年：将研究成果应用于实际场景中，并对实际运行效果进行测试和评估。
五、研究预期成果
本研究预计达到以下成果：
1.提出适用于复杂动态障碍物环境下移动机器人路径规划的方法和算法，并进行对比分析；
2.设计并实现基于动态障碍物的移动机器人路径规划系统，实现在复杂环境中的自主导航；
3.开发移动机器人路径规划算法的软件工具，对算法进行验证和优化，并进行仿真实验和实际场景测试；
4.将研究成果应用于实际场景中，并对实际运行效果进行测试和评估。
六、参考文献
1.Karaman,S.,&Frazzoli,E.(2011).Sampling-basedalgorithmsforoptimalmotionplanning.TheInternationalJournalofRoboticsResearch,30(7),846-894.
2.Shin,D.,&Lee,M.(2019).AReviewonPathPlanningforMobileRobotsinDynamicEnvironments.JournalofIntelligentandRoboticSystems,93(1),19-43.
3.Li,B.,&Zhou,K.(2017).Pathplanningofmobilerobotindynamicenvironments:Areview.ChineseJournalofMechanicalEngineering,30(6),1257-1271.
4.Zhao,J.,Wang,H.,&Dong,Y.(2018).DynamicobstacleavoidanceformobilerobotsbasedonDWAalgorithm.AdvancedRobotics,32(24),1300-1310.
5.Li,Y.,Zhang,Z.,&Shan,Q.(2019).Anovelgrid-basedpathplanningapproachwithadynamicobstacleavoidancestrategy.JournalofIntelligentandRoboticSystems,95(2),187-203.