1. 本选题研究的目的及意义

移动机器人作为自动化技术和智能系统的重要发展方向，在工业生产、物流运输、服务机器人等领域展现出巨大的应用潜力和发展前景。

然而，复杂的现实环境对移动机器人的自主导航能力提出了更高的要求，高效、安全、稳定的路径规划算法成为移动机器人领域亟需攻克的关键技术之一。

本选题的研究意义在于：
1.推动移动机器人智能化发展：高效的路径规划算法是实现机器人自主导航、智能决策的核心，能够显著提升机器人的环境适应性、任务执行效率和智能化水平。

2. 本选题国内外研究状况综述

移动机器人路径规划是机器人领域研究的热点和难点问题，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

近年来，国内学者在移动机器人路径规划方面做了大量研究工作，取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.移动机器人运动规划概述:介绍移动机器人运动规划的基本概念、研究现状和发展趋势，重点阐述路径规划问题的定义、分类和评价指标。

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.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解移动机器人路径规划、混合规划算法等方面的研究现状、发展趋势和最新成果，为研究提供理论基础和参考依据。

2.算法设计与实现:基于对现有路径规划算法的分析，设计一种高效的混合规划算法框架，并对关键环节进行优化，例如：全局路径规划算法的选择与改进、局部路径规划算法的选择与改进、路径融合策略等。

3.仿真实验平台搭建:利用ros、gazebo等机器人操作系统和仿真软件，搭建虚拟仿真实验平台，模拟真实环境中的各种复杂场景，为算法测试提供实验环境。

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.提出一种高效的混合规划算法框架:针对现有路径规划算法的不足，结合全局规划和局部规划的优势，提出一种新的混合规划算法框架，以提高机器人在复杂环境下的导航效率和安全性。

2.优化算法关键环节，提升性能指标:针对路径规划过程中的关键问题，例如：路径平滑、碰撞检测、动态障碍物处理等，研究相应的优化策略，以提高算法的实时性、鲁棒性和对动态环境的适应性。

3.搭建仿真实验平台，验证算法有效性:构建逼真的虚拟仿真环境，模拟各种复杂场景，对所提出的混合规划算法进行充分的测试和验证，以保证算法的实用性和可靠性。

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.孙龙,刘国栋,陈为,等.基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[j].控制与决策,2020,35(8):1845-1854.

2.王浩,李宝仁,谢少荣.基于改进混合a*算法的移动机器人路径规划[j].机械工程学报,2021,57(13):18-27.

3.张宇,李俊,张国栋,等.基于改进rrt*算法的移动机器人路径规划[j].机器人,2021,43(5):527-538.