基于D*算法的动态环境路径规划算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

路径规划是移动机器人、无人驾驶等领域的核心技术之一，其目标是在复杂环境中找到一条从起点到终点的安全、高效的路径。

近年来，随着人工智能、传感器技术和计算机技术的快速发展，路径规划技术取得了显著进步，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。

本选题研究的目的是设计一种基于d算法的动态环境路径规划算法，以解决传统路径规划算法在动态环境下效率低、鲁棒性差等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

路径规划作为机器人和人工智能领域的重要研究方向，多年来受到国内外学者的广泛关注。

近年来，随着计算能力的提升和传感器技术的进步，动态环境下的路径规划问题成为了研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容将围绕d算法在动态环境路径规划中的应用展开，具体包括以下几个方面：
1.d算法原理研究:深入研究d算法的基本原理、算法流程和关键技术，分析其在静态环境和动态环境下的优缺点。

2.动态环境特点分析:分析动态环境的特点，例如障碍物移动、环境信息变化等因素对路径规划的影响，为改进d算法提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和应用研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:深入研究d算法的相关理论基础，包括算法原理、算法流程、关键技术等，并分析其在动态环境路径规划中的优缺点。

同时，对动态环境的特点进行分析，例如障碍物移动、环境信息变化等因素对路径规划的影响，为改进d算法提供理论依据。

2.算法设计阶段:针对传统d算法在动态环境下的不足，设计改进策略，例如采用增量式搜索、动态更新启发函数等方法，提高算法的效率和鲁棒性。

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.针对动态环境特点改进d算法:不同于传统的d算法，本研究将针对动态环境的特点，例如障碍物移动、环境信息变化等，设计相应的改进策略，例如采用增量式搜索、动态更新启发函数等方法，提高算法在动态环境下的效率和鲁棒性。

2.设计高效的启发函数:启发函数是影响d算法效率的关键因素之一。

本研究将设计一种高效的启发函数，能够更好地适应动态环境的变化，引导算法快速找到最优路径。

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. 熊光明,孙波,陈亮,等.动态环境下基于改进d~*算法的移动机器人路径规划[j].机械设计与制造,2021(10):250-254.

2. 刘天宇,彭宇,黄思奇,等.动态威胁环境下基于改进d~* lite算法的无人机航迹规划[j].电光与控制,2021,28(09):54-59.

3. 肖蒙,孙秀霞.动态环境下基于改进d~*算法的机器人路径规划[j].计算机工程与应用,2021,57(17):261-267.