1. 本选题研究的目的及意义
随着机器人技术的快速发展，机器人在工业、农业、医疗、服务等领域的应用日益广泛。
机器人在未知环境中自主导航和避障是其完成各种任务的关键技术之一。
本课题研究旨在探索和开发高效、鲁棒的机器人避障算法，使机器人在复杂多变的环境中能够安全、自主地移动，提高机器人的智能化水平和应用范围。
2. 本选题国内外研究状况综述
机器人避障算法是机器人研究领域的一个重要方向，近年来取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在机器人避障方面做了大量研究，提出了一系列基于传统算法和人工智能算法的避障方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将在深入研究自适应共振理论和强化学习的基础上，设计并实现一种基于ART和强化学习的机器人避障算法，并通过仿真实验验证算法的有效性和优越性。
1. 主要内容
1.环境感知模型构建:研究机器人传感器的工作原理和数据处理方法，建立能够准确感知周围环境信息的模型。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。
1.首先，进行文献调研，深入学习和研究自适应共振理论、强化学习、机器人避障等相关理论和技术，并分析国内外研究现状，为本课题的研究奠定理论基础。
2.其次，设计基于ART的障碍物识别和路径规划算法。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点在于将自适应共振理论与强化学习相结合，提出一种新的机器人避障算法。
1.算法设计方面:将ART网络与强化学习相结合，充分发挥ART网络对环境信息的快速学习和识别能力，以及强化学习在智能决策和控制方面的优势，设计一种高效、鲁棒的机器人避障算法。
2.性能提升方面:相比于传统的机器人避障算法，本课题提出的算法能够更好地适应动态环境，提高机器人的避障效率和安全性。
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] 王耀南,蔡勇,何清华.多无人机协同编队飞行控制研究现状与展望[J].控制理论与应用,2017,34(09):1105-1116.
[2] 刘建华,张立,谢宗武,等.多智能体强化学习的避障控制研究综述[J].控制与决策,2021,36(02):241-252.
[3] 魏玉红,刘洋,彭宇.强化学习理论、算法及应用研究综述[J].计算机科学,2021,48(06):1-12.
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