1. 研究目的与意义（文献综述）

1．1 项目简介

机器人技术是现代科学与技术的交叉和综合体现，它综合了控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能和仿生学等多学科而形成的高新技术，集成了多学科的发展成果，代表高技术的发展前沿，是当今科技研究的热点方向。先进机器人技术的发展代表着一个国家的综合科技实力和水平，目前许多先进工业国家都已经将机器人技术列为本国 21 世纪高技术发展计划^[1].

移动智能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勉强目标的自主运动,从而完成一定作业功能的机器人系统,导航技术是移动机器人技术的核心,而路径规划是导航研究的一个重要环节和课题^[2].

1．2 路径规划简介

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)搜索一条从起始状态到达目标状态的最优或者最次的路径，路径规划期间路径规划技术在其中起着重要作用。在此期间，应全面掌握已知环境和未知环境，按照一定步骤进行路径规划，概括来讲，了解机器人对周边信息识别情况，借此完成障碍物分类，据经验可知，常见规划路径有四类，第一类即熟知环境中，参照障碍物动态运行情况进行路径规划；第二类即熟知环境中，参照障碍物静置位置进行路径规划；第三类即非熟知环境中，参照障碍物动态运行情况进行路径规划；第四类即非熟知环境中，参照障碍物静置位置进行路径规划。前两类路径规划技术又有全局路径之称，后两类路径规划技术又有局部路径之称。

2. 研究的基本内容与方案

2．1开发环境简介

本系统拟采用qtcreator来实现环境的模拟以及路径规划的仿真。qt是一个1991年由qt company开发的跨平台c 图形用户界面应用程序开发框架，qt creator是跨平台的 qt ide， qt creator 是 qt 被 nokia 收购后推出的一款新的轻量级集成开发环境（ide）。此 ide 能够跨平台运行，支持的系统包括 linux（32 位及 64 位）、mac os x 以及 windows。 qtcreator界面简洁，对于学习过c 的人来说上手也比较容易，能够简洁准确的实现项目的要求。

2．2 研究的基本目的及目标

根据所查阅的各种资料，了解了实现机器人路径规划的这几种算法，a^*算法等基于图的算法，没有用到机器学习的相关知识，只是简单地用算法实现路径规划，而模拟退火、遗传算法等是之前就有很多研究，并且已经实现了，虽然还有一些问题存在，但这就是算法本身的局限性。因此，我选用深度强化学习中的dqn算法来实现机器人路径规划，并且使用双q算法来解决q值估计过高的问题。通过神经网络对于局部环境认知，提供训练数据，以计算出q值，也就是所求的最优路径。

3. 研究计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2019/3/1—2019/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2019/5/1—2019/5/25：撰写及修改毕业论文；
(4)2019/5/26—2019/6/5：准备答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]徐鹏.基于模拟退火算法的机器人路径规划与研究[j].科技广场,2011.1:42-44.

[2]蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用[m].清华大学出版社，2010年5月第四版:292-293.

[3]郭娜.基于模拟退火-q学习的移动机器人路径规划技术研究[d].南京理工大学，2009.

[4]武雅杰, 杨晶东. 基于a*算法的机器人路径规划[j]. 电子科技,2017(06):130-133.