1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着机器人技术的快速发展和智能化需求的不断提升，多机器人系统在各个领域展现出巨大应用潜力，例如仓储物流、无人巡检、协同制造等。
为了更好地完成复杂任务，多机器人系统需要具备高效、安全、智能的路径规划与避障能力。
研究目的：本研究旨在探索多机器人协作路径规划与避障的有效方法，提高多机器人系统在复杂环境下的自主导航能力，提升任务执行效率和安全性，为多机器人系统的实际应用提供理论依据和技术支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述多机器人协作路径规划与避障是机器人领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
##国内研究现状国内学者在多机器人路径规划方面做了大量研究，并取得了一定的成果。
例如，一些学者提出了基于改进遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等群智能算法的多机器人路径规划方法[1,2]，有效解决了传统算法易陷入局部最优解的问题，提高了路径规划效率。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容针对多机器人协作路径规划与避障问题，本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.多机器人系统及路径规划问题描述:分析多机器人系统的组成结构、通信方式、任务分配等关键要素，建立多机器人协作路径规划的数学模型，明确环境建模、目标点设置、约束条件等关键问题。
2.基于改进A算法的路径规划:针对传统A算法在多机器人路径规划中的不足，研究改进A算法，例如引入动态加权机制、考虑机器人之间的协作关系等，提高路径规划的效率和安全性，设计算法流程并进行仿真验证。
3.多机器人协作避障策略研究:研究基于环境感知的避障方法，例如基于传感器信息融合的避障、基于深度学习的障碍物识别等，以及基于通信协作的避障方法，例如基于虚拟势场的避障、基于行为规则的避障等，并对不同避障策略进行融合和优化，提高多机器人系统在复杂环境下的避障能力。
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等方法，逐步开展多机器人协作路径规划与避障研究。
具体步骤如下：
1.文献调研与问题分析:深入调研国内外多机器人协作路径规划与避障领域的研究现状，分析现有方法的优缺点和适用场景，明确研究目标和关键问题。
2.多机器人系统建模:根据实际应用需求，建立多机器人系统的数学模型，包括机器人运动学和动力学模型、环境地图模型、目标点设置等，为后续路径规划和避障策略研究奠定基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进A算法，提高多机器人路径规划效率:针对传统A算法在多机器人路径规划中的不足，本研究将引入新的改进策略，例如动态调整权重、考虑机器人之间的协作关系等，以提高路径规划的效率和安全性。
2.融合多种避障策略，增强多机器人系统环境适应性:为了提高多机器人系统在复杂环境下的避障能力，本研究将融合多种避障策略，例如基于传感器信息融合的避障、基于深度学习的障碍物识别、基于虚拟势场的避障、基于行为规则的避障等，并对不同策略进行优化组合，以增强系统的环境适应性。
3.搭建多机器人仿真实验平台，验证算法有效性:为了验证所提出算法的有效性，本研究将搭建多机器人仿真实验平台，模拟真实的机器人工作环境，对算法进行仿真测试，并对结果进行分析和讨论。
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. 刘阳,陈明,周奇才,等. 基于改进A*算法的多机器人路径规划[J]. 华中科技大学学报(自然科学版),2020,48(S1):428-433.
2. 李超,张国良,熊蓉. 面向动态环境的多机器人协同搜索路径规划[J]. 控制与决策,2019,34(06):1180-1188.
3. 彭辉,黄静,刘振华. 基于改进人工势场法的移动机器人避障路径规划[J]. 华南理工大学学报(自然科学版),2018,46(11):52-59.
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