连通性约束的多机器人集合及导航的开题报告

连通性约束的多机器人集合及导航的开题报告一、研究背景和意义随着工业自动化和物流领域的发展，多机器人集合和导航成为了研究的热点。在物流领域，多机器人可以协同完成分拣、搬运、装载等任务，提高物流效率和减少成本。在工业生产领域，多机器人可以协同完成装配、搬运、加工等任务，提高生产效率和质量。同时，多机器人集合和导航也是未来智能城市、智慧交通等领域重要的技术基础。多机器人集合和导航涉及的关键技术包括单机器人的路径规划和控制、多机器人的协作策略、环境感知和地图构建等等。其中，连通性约束是多机器人集合和导航中最重要的约束条件之一，它可以保证多个机器人在执行任务时保持连通，从而避免任务执行失败。因此，本文将研究多机器人集合及导航中的连通性约束问题，并从算法设计、仿真实验等方面进行探索。二、研究内容和方法1.研究内容（1）多机器人路径规划算法研究路径规划是多机器人集合和导航中的核心问题，本文将研究单机器人路径规划算法和多机器人协同路径规划算法。（2）连通性约束问题研究在多机器人集合和导航中，保持机器人之间的连通性是非常重要的，因此我们将研究连通性约束问题，并探讨如何在路径规划中考虑连通性约束条件。（3）仿真实验在实现以上算法后，我们将进行仿真实验，验证算法的性能和优劣，并比较不同算法的实现难度和效果。2.研究方法（1）理论研究在研究多机器人集合及导航中的连通性约束问题时，我们将首先进行理论研究，分析问题的特点、难点和解决思路，并提出相应的算法。（2）算法设计我们将参考现有的多机器人路径规划和协同算法，结合连通性约束问题的特点，设计出新的算法，用于解决实际问题。（3）仿真实验在算法设计后，我们将利用仿真软件进行实验，验证算法的有效性和优势，并比较不同算法的实现难度和效果。三、预期研究成果本研究的预期成果包括以下方面：（1）设计一种适用于多机器人集合及导航的连通性约束算法，以保证机器人在任务执行过程中保持连通状态。（2）提出新的多机器人路径规划算法，包括单机器人路径规划算法和多机器人协作路径规划算法。（3）进行仿真实验，比较不同算法的实现难度和效果，验证算法的有效性。四、研究时间安排根据研究进度安排，本研究将分为以下三个阶段：第一阶段（2021.7~2021.9）：对多机器人路径规划和连通性约束问题进行综述研究，分析问题的性质和难点，设计一些基础算法。第二阶段（2021.10~2022.2）：设计和实现新的路径规划算法，包括单机器人路径规划算法和多机器人协作路径规划算法，并考虑连通性约束条件。第三阶段（2022.3~2022.6）：进行仿真实验，比较不同算法的实现难度和效果，验证算法的有效性。五、参考文献[1]H.Y.Cheng,J.S.Liu,andJ.J.Teng,“Multi-robotformationcontrolusingapotentialfunctionapproach,”IEEETransactionsonRobotics,vol.26,no.4,pp.766–772,2010.[2]M.HarounMahdavi,A.Makkiabadi,andA.Nersisyan,“Distributedformationcontrolofnonholonomicmobilerobotsusinglocalinteraction,”RoboticsandAutonomousSystems,vol.114,pp.98–114,2019.[3]T.BalchandR.C.Arkin,“Behavior-basedformationcontrolformultirobotteams