基于改进RRT算法的AUV路径规划研究的任务书.docx

基于改进RRT算法的AUV路径规划研究的任务书
一、研究背景
随着无人机和自动化技术的不断进步，自主水下机器人（AUV）已成为海洋勘探、海洋环境监测以及海底资源的重要工具。AUV具有无人驾驶、灵活性强、适应各种海洋环境复杂的特点，它可以在各种水下环境中执行任务，例如地形测量、水下图像获取、水生生物监测等。然而，AUV的自主性能直接影响着它们的任务能力和有效性。因此，设计一种有效的、高效的AUV路径规划算法是非常重要的。
现有的AUV路径规划算法主要包括基于深度学习、基于遗传算法、有限状态机等等。但是这些算法存在一些问题，比如不能保证全局最优、对初始参数很敏感等等。针对这些问题，改进RRT路径规划有可能成为一个可行的解决方案。
二、研究目的
本研究的目的是基于改进的RRT算法研究AUV路径规划，旨在提出一种高效的、可靠的、全局最优化的AUV路径规划算法，以提高AUV的任务执行能力和效率。
三、研究内容
1.对AUV路径规划算法进行调研，评估其瓶颈，总结优点和不足。
2.研究改进的RRT算法，并理解其原理和特点。
3.针对AUV路径规划的需求和特征，基于改进的RRT算法进行性能优化和改进，以提高算法的效率和可靠性。
4.设计实验验证改进算法的性能，并与其他相关算法进行比较，以评估改进算法的可行性和效果。
四、技术路线
1.调研和分析现有AUV路径规划算法，总结其优缺点，识别瓶颈点。
2.研究改进的RRT算法，并探究其在AUV路径规划中的适用性。
3.根据AUV路径规划的需求和特征，优化改进的RRT算法，并提出改进方法。
4.设计实验验证改进算法的性能，使用Matlab、Python等开源工具开发实现改进算法，并用各种场景和数据进行测试。
5.性能分析，评估改进算法的可行性和有效性，并与其他相关算法进行比较和评估。
五、预期成果
1.本研究将提供一种高效、快速、可靠的AUV路径规划算法，以解决现有算法的问题。
2.本研究将提供改进的RRT算法，为今后其他相关领域的研究提供借鉴。
3.通过收集并分析数据，本研究将提供对改进算法的性能评估和分析，以及对其他相关算法的比较及评估。
六、进度安排
第一阶段：调研和总结，了解AUV的特点和主流算法。时间：两周。
第二阶段：研究改进的RRT算法，并创新性地提出改进方案。时间：三周。
第三阶段：设计并实现实验，测试改进算法的性能和有效性。时间：四周。
第四阶段：性能分析和算法比较，撰写论文并进行答辩。时间：三周。
预计完成时间为12周。
七、经费预算
1.硬件费用：包括计算机、传感器等，预计5000元。
2.实验室开支：包括开票费用、实验室租赁费用等，预计2000元。
3.资料费用：包括文献检索费用、参会费用等，预计3000元。
总计10000元。
八、参考文献
1.McCarragher,B.J.,&Arrieta-Siquier,G.(2018).Areviewofautonomousunderwatervehicletechnologies.AppliedOceanResearch,75,124-135.
2.Liu,T.,Tang,Y.,Shen,C.,&Wang,H.(2018).PathplanningstrategyforunderwaterrobotbasedonimprovedRRTalgorithm.JournalofCentralSouthUniversityofTechnology,25(5),1195-1203.
3.Liang,J.,Zhang,D.,Kang,Y.,&Liu,B.(2017).PathplanningmethodforunderwatervehiclebasedonRRTandcollisionavoidancealgorithm.JournalofMarineScienceandApplication,16(3),279-285.
4.Xu,D.,Sun,Y.,&Song,H.(2017).ImprovedRRTalgorithmforAUVpathplanning.IEEEinternationalconferenceonroboticsandautomation(ICRA),3691-3696.