1. 题目来源
移动机器人路径规划是机器人领域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安全、高效、且代价最小的路径。
近年来，随着人工智能和自动化技术的快速发展，移动机器人在工业制造、物流配送、服务机器人等领域的应用越来越广泛，这对移动机器人的路径规划能力提出了更高的要求。
粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）作为一种群体智能优化算法，具有容易实现、搜索效率高、对目标函数要求低等优点，在解决复杂优化问题上展现出良好的性能，因此被广泛应用于移动机器人的路径规划问题。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括以下几个方面：
1.对移动机器人路径规划问题进行深入研究，建立合理的路径规划环境模型和机器人运动模型，并分析路径规划的目标函数和约束条件。
2.研究粒子群优化算法的基本原理和实现方法，包括粒子群算法的模型、速度和位置更新机制、参数选择与初始化、算法流程等。
3.设计基于粒子群优化的移动机器人路径规划算法，包括粒子编码、适应度函数设计、算法改进策略等，并对设计的算法进行仿真实验验证。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求要求学生在指导老师的指导下，独立完成论文的撰写工作。
要求学生掌握移动机器人路径规划、粒子群优化算法等相关理论知识，并具备一定的编程能力。
要求学生能够运用所学知识，对粒子群优化算法进行改进和优化，并将其应用于解决实际的移动机器人路径规划问题。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李超,苏剑波.改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J].控制工程,2020,27(07):1303-1310.
2. 王宁,张毅,吴斌.基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J].计算机工程与应用,2021,57(11):248-255.
3. 张超,郭立,王坤,等.基于改进粒子群优化的移动机器人路径规划[J].机器人,2019,41(03):384-394.
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