基于智能引擎技術的多移動機器人路徑規(guī)劃的開題報告

基于智能引擎技術的多移動機器人路徑規(guī)劃的開題報告一、研究背景及意義隨著物流供應鏈的不斷發(fā)展，自動化物流系統(tǒng)越來越得到了人們的關注。移動機器人作為自動化物流系統(tǒng)中的重要一環(huán)，其路線規(guī)劃對系統(tǒng)運行效率的提高及避免碰撞等方面都非常重要。但是在實際生產(chǎn)中，多移動機器人同時進行工作時，其路徑規(guī)劃更加復雜，需要更加高效、快速的算法完成。因此，基于智能引擎技術的多移動機器人路徑規(guī)劃具有重要意義與應用前景，可以提高自動化物流系統(tǒng)的工作效率，優(yōu)化物流供應鏈的運作模式。二、研究內(nèi)容本研究主要從以下幾個方面入手：1.多移動機器人的路線規(guī)劃：根據(jù)實際需求與情況，確定多移動機器人的最優(yōu)路徑，最大程度地實現(xiàn)快速高效的物流循環(huán)。2.智能引擎技術的運用：選擇一種最新的智能引擎技術，實現(xiàn)機器人路徑規(guī)劃的智能算法與優(yōu)化。3.路徑規(guī)劃算法的設計：根據(jù)實際需求與情況，設計適用于多移動機器人的路徑規(guī)劃算法，對其進行模擬與實驗，驗證算法的有效性。三、研究方法與流程1.文獻調(diào)研與分析：對相關領域內(nèi)關于多移動機器人的路徑規(guī)劃、智能引擎技術等方面的文獻資料進行綜合調(diào)研與分析，了解當前研究現(xiàn)狀。2.系統(tǒng)設計與建模：根據(jù)實際情況，對多移動機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)進行總體設計與建模，明確系統(tǒng)的功能特點與實現(xiàn)方法。3.算法設計與實現(xiàn)：結合智能引擎技術，針對多移動機器人進行路徑規(guī)劃算法的設計與實現(xiàn)，完成算法模擬與實驗驗證。4.結果分析與總結：對實驗結果進行分析與總結，看是否達到預期效果，有哪些不足之處，并針對不足提出改進建議與參考。四、預期成果1.成功設計并實現(xiàn)了適用于多移動機器人的路徑規(guī)劃算法，提高系統(tǒng)運行效率與工作精確度。2.基于智能引擎技術的多移動機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)能夠實現(xiàn)自主學習與優(yōu)化，達到更加高效的運算效果。3.系統(tǒng)完整性強，可靠性高，具有一定的應用前景與擴展性。五、研究難點1.對于多移動機器人在物流運作過程中遇到的實際問題進行系統(tǒng)的規(guī)劃與解決。2.如何有效地結合智能引擎技術，設計出高效、快速的路徑規(guī)劃算法。3.如何在系統(tǒng)設計中考慮到工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的實際需求，兼顧系統(tǒng)的性能與可靠性。六、研究時間安排1.第一階段：2022年1月至2022年5月，完成文獻調(diào)研與分析、系統(tǒng)設計與建模。2.第二階段：2022年6月至2022年8月，完成算法設計與實現(xiàn)。3.第三階段：2022年9月至2022年12月，完成結果分析與總結、論文寫作、畢業(yè)答辯。七、研究參考1.Huang,Y.,Yang,K.&Tan,S.Multi-robotpathplanningalgorithmbasedondynamicenvironmentawarenessusingdeepQ-network.J.Ambient.Intell.Humaniz.Comput.12,7189–7200(2021).2.Wagh,A.,Kendre,S.,&Sargar,R.Multi-robotpathplanningbasedonartificialintelligencetechniques.InternationalJournalofInnovativeComputerScience&Engineering,04(01),249-253.3.Bianco,N.,Chetouani,A.,&Belouadah,S.(2017).Multiplerobotpathplanningusingparticleswarmoptimization.In2017InternationalConferenceonElectricalandComputingTechnologiesandApplications(ICECTA)(pp.1-4).IEEE.4.Zhang,Y.,Zhou,Z.,Lv,M.,&Shi,L.(2018).Multi-robotpathplanningbasedonhybridantcolonyoptimizationalgorithm.JournalofIntelligent&FuzzySystems,35(4),4297-4304.5.Wang,J.,Zhang,L.,&Li,Y.(2020).Improvedmulti-robotpathplanningalgorithmbasedonpar