1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义自主导航是人工智能和机器人领域的重点研究方向之一，其目标是使机器人能够在复杂多变的环境中自主规划路径、避开障碍物，并安全、高效地到达目标位置。

传统的自主导航方法通常依赖于精确的环境地图和复杂的路径规划算法，但在实际应用中，环境信息往往是未知或部分可知的，且环境动态变化难以准确预测，这限制了传统方法的应用效果。

强化学习作为一种新兴的机器学习方法，为解决上述问题提供了新的思路。

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自主导航控制算法研究一直是国内外学术界和工业界关注的热点，近年来，随着强化学习技术的快速发展，基于强化学习的自主导航控制算法研究也取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在基于强化学习的自主导航控制算法研究方面开展了大量工作，并取得了一系列重要成果。

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及写作提纲本选题研究的主要内容是基于强化学习的自主导航控制算法研究，将针对现有强化学习算法在自主导航任务中存在的挑战和问题，研究基于强化学习的自主导航控制算法的设计与实现，并通过仿真实验和实际机器人平台验证算法的有效性。

1. 主要内容

1.深入研究强化学习理论和算法，特别是深度强化学习和模仿学习等前沿技术，分析其在自主导航控制中的应用潜力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究、算法设计、仿真实验和实际验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解自主导航控制算法、强化学习理论和应用的最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计阶段：针对自主导航任务的特点和实际需求，设计合理的状态空间、动作空间和奖励函数，建立准确高效的环境感知模型和机器人运动学与动力学模型。

研究和改进现有的强化学习算法，例如dqn、策略梯度等，或提出新的算法，以提高算法的学习效率、泛化能力和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究预期在以下方面取得创新性成果：
1.提出一种高效的基于强化学习的自主导航控制算法：针对现有强化学习算法在自主导航任务中存在的挑战和问题，例如学习效率低、泛化能力弱等，本研究将探索新的算法机制或改进现有算法，以提高算法的整体性能。

2.设计一种适用于复杂环境的自主导航系统：针对实际应用场景中环境复杂多变的特点，本研究将设计一种能够感知环境信息、自主规划路径、避开障碍物并安全到达目标位置的自主导航系统。

3.在实际机器人平台上验证算法的有效性：本研究将搭建实际机器人平台，将所提出的算法部署到实际机器人上进行测试，验证算法在实际应用中的可行性和有效性。

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. 刘金琨. 机器人控制系统的设计与matlab仿真[m]. 北京: 清华大学出版社, 2018.

2. 熊蓉, 张铁. 强化学习理论与应用[m]. 北京: 电子工业出版社, 2021.

3. sutton r s, barto a g. reinforcement learning: an introduction[m]. cambridge: mit press, 2018.