基于RRT*的路径规划算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

路径规划是机器人技术领域中的一个重要研究方向，其目标是在复杂环境中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。

随着机器人应用领域的不断扩展，对路径规划算法的要求也越来越高，例如需要在更短的时间内找到更优的路径。

本选题以rrt算法为研究对象，旨在对其进行深入研究和改进，以提高其在复杂环境下的路径规划效率和路径质量。

2. 本选题国内外研究状况综述

路径规划作为机器人领域的基础性问题，一直受到国内外学者的广泛关注。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，涌现出大量基于学习的路径规划方法。

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

本研究将围绕rrt算法的改进与应用展开，主要内容包括：1.深入研究rrt算法的基本原理，分析其优缺点，并对现有改进策略进行综述。

2.针对rrt算法的不足，提出一种或多种改进策略，例如基于目标偏向的采样策略、基于启发式函数的搜索策略、基于碰撞检测优化的路径优化策略等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和应用验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅国内外相关文献，系统地学习和研究rrt算法的基本原理、优缺点、改进策略以及应用现状，为后续研究奠定理论基础。

其次，针对rrt算法的不足，设计一种或多种改进策略，例如：改进采样策略：引入目标偏向性采样、基于障碍物信息的采样等方法，提高算法搜索效率。

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.提出一种或多种改进rrt算法的策略，例如基于环境信息的自适应采样策略、基于机器学习的启发式函数设计、多目标优化路径平滑算法等，以提高算法在复杂环境下的路径规划效率和路径质量。

2.将改进后的rrt算法应用于新的应用场景，例如多机器人协同路径规划、动态环境下的路径规划等，并提出相应的解决方案，以扩展rrt算法的应用范围。

3.通过仿真实验和实际应用验证，对改进后的rrt算法的性能进行全面评估，分析其优缺点和适用范围，为相关领域的研究和应用提供参考。

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] 黄志球,徐 鹏,王 耀,等.基于改进rrt*的无人机三维航迹规划[j].电光与控制,2022,29(7):104-110.

[2] 王 伟,周 洲,宋 巍,等.基于改进rrt*算法的移动机器人路径规划[j].智能系统学报,2022,17(3):563-571.

[3] 刘 超,李 斌,孟 月,等.基于改进rrt*算法的无人驾驶路径规划[j].计算机应用,2021,41(s2):156-161.