粒子群优化算法的改进及其在移动机器人路径规划中的应用开题报告

全文总字数：4565字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及意义

智能移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能的机器人系统。近年来，移动机器人技术在工业、农业、航天及空间探测等许多领域都起到了重要的作用，同时又显示了广泛的应用前景，因而成为国际机器人学术界研究和关注的热点问题。随着智能机器人技术的快速发展，如何在有障碍物的工作环境中为机器人规划出一条避障的路径，使机器人能够安全、无碰地绕过所有障碍物，对提高机器人工作的安全性具有极大意义，存在研究的价值。

在移动机器人相关技术研究中，导航技术是其核心，而路径规划是导航研究的一个重要环节和课题。所谓路径规划是指移动机器人按照某一性能指标(如距离、时间、能量等)在某工作空间中搜索一条从起始状态到目标状态的可避开障碍物的最优路径。这不同于用动态规划等方法求得的最短路径，而是指移动机器人能对静态及动态环境作出综合性判断，进行智能决策。路径规划首先要根据已知条件和环境信息建立合理的模型，再使用合适的算法搜索最优无障碍路径。较好的算法还可以最大程度地解决规划中的不确定因素和结果的误差,使机器人受到最小的其他因素的影响。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容及目标

本课题主要针对粒子群算法进行介绍与分析，针对其在机器人路径规划中的缺陷提出改进法则，并利用改进后的粒子群算法为机器人在复杂工作环境下规划出一条避障路径。

研究的主要内容及要求如下：

3. 研究计划与安排

第1-2周：查询相关资料、初步确定设计方案；

第3-5周：撰写开题报告、翻译外文文献并上传系统；

第6-9周：学习与研究粒子群算法，并针对算法提出改进措施，对机器人路径规划问题进行初步建模；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]黄祎, 孙德宝, 秦元庆. 基于粒子群算法的移动机器人路径规划[j]. 兵工自动化, 2006, 25(4):222-225.

[2]刘关俊. 基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究[d]. 中南大学, 2007.

[3]孙波, 陈卫东, 席裕庚. 基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划[j]. 控制与决策, 2005, 20(9):1052-1055.