1. 本选题研究的目的及意义
路径规划是人工智能、机器人学、交通运输等领域的重要研究方向之一，其目标是在复杂环境中找到一条从起点到终点的最优或次优路径。
不规则区域，例如自然地形、城市街道等，由于其边界形状复杂、障碍物分布不均，给传统路径规划算法带来了巨大挑战，因此研究高效、鲁棒的不规则区域路径规划算法具有重要的理论意义和实际应用价值。
本选题的研究意义在于：1.满足日益增长的智能化需求：随着机器人、无人驾驶等技术的快速发展，对路径规划算法的要求越来越高，特别是在复杂的不规则区域，需要能够处理各种约束条件和动态变化的高效算法。
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基础性问题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着智能交通、无人驾驶等领域的快速发展，不规则区域路径规划问题成为了研究的热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：1.研究不规则区域环境的特点，分析其对路径规划算法的影响，并选择合适的环境建模方法，为后续算法设计提供基础。
2.分析传统A算法在不规则区域路径规划中存在的不足，针对其缺陷，研究改进策略，例如设计新的启发函数、改进节点扩展策略等，以提高算法的搜索效率和路径质量。
3.设计改进A算法的流程，并将其应用于不规则区域路径规划问题，实现从起点到终点的最优路径搜索。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解不规则区域路径规划的研究现状、主要算法和最新进展，为研究提供理论基础。
2.环境建模：研究不同环境建模方法的特点，根据不规则区域的特点选择合适的建模方法，构建能够准确描述环境信息的模型。
3.算法设计：分析传统A算法在不规则区域路径规划中的局限性，研究改进策略，例如设计新的启发函数、改进节点扩展策略等，以提高算法的效率和路径质量。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种针对不规则区域环境特点的A算法改进策略，提高算法在复杂环境下的搜索效率和路径质量。
2.设计一种新的启发函数或节点扩展策略，能够更好地引导搜索过程，更快地找到最优路径。
3.通过仿真实验对改进算法进行验证，并与传统算法进行对比分析，证明改进算法的有效性和优越性。
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.孙超,王殿辉,王帅,等.改进A*算法的移动机器人全局路径规划[J].哈尔滨工业大学学报,2021,53(03):140-148.
2.熊光明,张雨,李科,等.基于改进A*算法的无人机航迹规划[J].电光与控制,2021,28(08):37-43 51.
3.吴宇,马建峰,王华伟,等.融合动态环境信息改进A*算法的路径规划[J].计算机应用,2021,41(07):2081-2088.
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