基于多目标进化算法的机器人路径规划开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着机器人技术的快速发展和智能制造的兴起，机器人在工业生产、物流运输、服务行业等领域的应用日益广泛。

路径规划作为机器人导航的核心技术之一，直接影响着机器人的工作效率、安全性以及智能化水平。

传统的路径规划方法，如人工势场法、a算法等，在处理复杂环境、动态障碍物以及多目标优化问题时存在一定的局限性。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，机器人路径规划技术发展迅速，涌现出许多新方法和新技术，多目标进化算法作为一种全局优化算法，在解决路径规划问题上展现出巨大潜力。

1. 国内研究现状

国内学者在机器人路径规划方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.深入研究机器人路径规划问题，建立适用于多目标进化算法的路径规划模型，并分析其特点和难点。

2.研究多目标进化算法的基本原理，分析其在路径规划问题上的优势和不足，并选择合适的算法进行改进和优化。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅机器人路径规划、多目标进化算法等相关领域的国内外文献，了解最新的研究进展、主要方法以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考方向。

2.算法设计阶段：深入研究机器人路径规划问题和多目标进化算法原理，构建适用于多目标进化算法的机器人路径规划模型，设计合理的编码方式、适应度函数以及遗传算子，优化算法参数，提高算法的性能。

3.仿真实验阶段：搭建仿真实验平台，设计实验场景和参数，对所提出的算法进行仿真实验，验证算法的有效性和效率，并与其他路径规划算法进行比较分析。

5. 研究的创新点

1.提出一种改进的多目标进化算法，用于解决机器人路径规划问题，提高算法的搜索效率和收敛速度。

2.设计一种新的编码方式或适应度函数，更好地描述路径规划问题的特点，提高算法的性能。

3.将所提出的算法应用于实际机器人系统，验证其在真实环境中的有效性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]孙立宁,黄博.机器人技术发展趋势[j].机器人,2019,41(05):581-592.

[2]李娜,敬石开,李俊,等.移动机器人路径规划方法综述[j].计算机工程与应用,2022,58(13):1-13.

[3]荣学文,徐俊,王海波.基于改进a*算法的移动机器人路径规划[j].计算机工程与应用,2022,58(19):238-245.