开题报告路径规划
全向移动足球机器人的运动控制及路径规划的开题报告
全向移动足球机器人的运动控制及路径规划的开题报告一、研究背景随着智能化技术的不断发展，足球机器人逐渐成为一种受欢迎的技术体育活动。
足球机器人具有全向移动和自主控制的特点，能够在足球场上进行多种动作和比赛，具有广泛的应用前景。
然而，足球机器人的运动控制与路径规划问题一直是研究的难点，因为它们需要考虑到机器人全向移动的特点、场地复杂的环境和实时性等多个因素。
二、研究目的本研究旨在研究全向移动足球机器人的运动控制与路径规划，通过开发算法和控制方案来实现机器人在足球场上的精准运动和实时应对。
具体目的如下：1. 综合考虑机器人的物理特性、环境信息和控制需求，开发控制算法和软件系统，实现机器人跑位、移动、射门、抢球等多种运动动作。
2. 研究机器人路径规划技术，开发适用于足球场地的路径规划算法，使机器人可以根据自身和环境信息实时规划运动路径，避免碰撞和卡住等问题。
3. 针对机器人在比赛中的实时应对问题，建立动态控制模型，应用最优化算法进行控制决策，提高机器人的响应速度和运动能力。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括机器人运动控制、路径规划和最优化控制技术等方面。
具体研究方法如下：1. 机器人运动控制：采用传统控制方法结合智能算法，根据机器人的物理特性、传感器信息和运动需求，开发基于PID控制和模糊控制的运动控制算法，实现机器人的精准跑位、移动、射门、抢球等多种运动动作。
2. 路径规划：根据足球场地的形状和机器人的运动需求，开发适用于足球场地的路径规划算法，使机器人可以根据当前位置和目标位置等信息实时规划运动路径，避免碰撞和卡住等问题。
3. 最优化控制：建立动态控制模型，采用最优化算法进行控制决策，使机器人可以根据当前状态和目标状态实时调整运动策略，提高机器人的响应速度和运动能力。
四、预期成果和意义本研究预期实现以下成果：1. 开发全向移动足球机器人的运动控制软件系统，实现机器人跑位、移动、射门、抢球等多种运动动作。
基于蚁群算法的机器人全局路径规划的开题报告
基于蚁群算法的机器人全局路径规划的开题报告一、选题背景机器人在工业、农业、医疗等领域得到了广泛的应用。
机器人的路径规划是机器人移动的核心问题之一。
机器人路径规划技术主要分为局部路径规划和全局路径规划两种。
局部路径规划是指在已知的地图和机器人位置的情况下，通过运用不同的算法，生成机器人移动时的轨迹，保证机器人能够安全、高效地从当前位置移动向目标位置。
全局路径规划则是指在未知或部分未知环境下，机器人需要找到从起点到终点的全局最优路径。
蚁群算法是一种基于群体智能的优化算法，该算法的主要思想是通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，使得种群中的个体在不断地移动和搜索中，最终找到全局最优解。
与其他基于群体智能算法相比，蚁群算法具有很强的全局搜索能力和优化能力。
因此，本文将研究基于蚁群算法的机器人全局路径规划方法，通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，找到机器人从起点到终点的全局最优路径。
二、论文研究内容及意义2.1 研究内容本文主要研究在未知环境下基于蚁群算法的机器人全局路径规划，主要包括以下几个方面：1. 建立机器人运动的数学模型，确定机器人的运动方程和状态转移方程。
2. 基于蚁群算法，设计机器人的全局路径规划算法，通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，找到机器人从起点到终点的全局最优路径。
3. 结合机器人的运动模型和路径规划算法，实现基于ROS的机器人路径规划系统，并对系统进行实验验证。
2.2 研究意义机器人路径规划技术与实际应用密切相关，对机器人的自主行动和任务执行具有重要意义。
本文基于蚁群算法研究机器人全局路径规划，将具有以下意义：1. 通过研究基于蚁群算法的机器人全局路径规划，使得机器人能够在未知环境中找到全局最优路径，提高了机器人的自主控制能力。
2. 设计基于ROS的机器人路径规划系统，有效地将理论研究应用到实际中去。
3. 本研究通过蚁群算法为机器人路径规划提供了一种新的思路和方法，具有一定的理论和实际参考价值。
三、研究方法本文主要采用以下几种研究方法：1. 理论分析法：分析机器人的运动模型和状态转移方程，推导蚁群算法应用于机器人路径规划的数学模型。
AGV系统路径规划技术研究的开题报告
AGV系统路径规划技术研究的开题报告一、研究背景与意义自动导引车（AGV）系统作为智能制造的重要组成部分，其在物流、生产等行业中的应用日趋广泛。
AGV系统有很多关键技术，其中路径规划技术是AGV系统的核心之一，对于完成自动化操作任务、提高系统效率和降低运营成本具有重要意义。
目前，AGV系统路径规划技术主要有两种，一种是基于图搜索的算法，如Dijkstra算法、A*算法等；另一种是基于深度学习的算法，如神经网络、卷积神经网络（CNN）等。
然而，这些算法都存在一些局限性，如基于图搜索的算法只适用于简单环境，且搜索的时间会随着地图规模增大而急剧增加；基于深度学习的算法需要大量的数据进行训练，才能获得良好的性能。
因此，如何在复杂环境下高效地完成路径规划，是AGV系统路径规划技术研究的重要问题。
本课题将基于现有路径规划算法的基础上，研究新的路径规划方法，以提高AGV系统的自动化操作效率，降低运营成本。
二、研究内容1. 对现有路径规划算法进行分析，包括基于图搜索的算法和基于深度学习的算法，探讨其适用性、优缺点以及存在的问题。
2. 基于现有算法，提出新的路径规划方法。
本课题将重点研究AGV系统路径规划中的三个关键问题：（1）怎样选择合适的启发式算法，以降低搜索复杂度，提高搜索效率？（2）怎样将机器学习算法融入路径规划模型，以提高模型的泛化性和适应性？（3）怎样考虑AGV实际运动特性，以提高路径规划的实时性和准确性？3. 设计路径规划实验，对现有算法和提出的新算法进行对比实验，并对实验结果进行分析。
三、研究计划本课题的研究计划分为以下三个阶段：第一阶段（2周）：调研AGV系统路径规划技术的发展现状、现有的路径规划算法及其应用领域、特点。
第二阶段（4周）：基于现有算法，提出新的路径规划方法，并设计路径规划实验，对现有算法和提出的新算法进行对比实验。
第三阶段（2周）：对实验结果进行分析和总结，撰写开题报告，为后续研究奠定基础。
开题报告实施路径怎么写
开题报告实施路径怎么写开题报告实施路径怎么写一、引言开题报告是研究生阶段的重要环节，它是对研究课题进行初步探讨和规划的过程。
本文将探讨如何编写开题报告的实施路径，以帮助研究生更好地完成这一任务。
二、确定研究目标和意义在开题报告中，首先要明确研究目标和意义。
研究目标是研究者对所研究问题的预期结果，而研究意义则是研究结果对学术、实践或社会的贡献。
在确定研究目标和意义时，需要充分考虑当前学术研究的前沿和热点问题，以及实际应用的需求。
三、梳理相关文献在编写开题报告时，梳理相关文献是非常重要的一步。
通过查阅相关文献，可以了解到已有研究的进展和不足之处，为自己的研究提供理论和实证基础。
在梳理文献时，要注意筛选和整理有关的研究成果，并对其进行评价和分析。
四、确定研究方法研究方法是开题报告中的关键内容之一。
研究方法的选择应该与研究目标和问题相匹配，能够有效地回答研究问题。
常见的研究方法包括实证研究、案例研究、问卷调查、访谈等。
在确定研究方法时，要考虑到实施的可行性、数据收集的难易程度以及研究结果的可靠性。
五、设计研究方案在编写开题报告时，还需要设计研究方案。
研究方案是研究过程的详细计划，包括研究设计、样本选择、数据收集和分析等。
在设计研究方案时，要考虑到时间和资源的限制，合理安排研究的步骤和流程。
六、预期结果和风险评估在开题报告中，需要对研究的预期结果进行描述和分析。
预期结果是研究者对研究问题的初步预测，可以通过理论推测或基于已有研究成果进行推断。
同时，还需要对研究过程中可能遇到的风险进行评估，如数据收集困难、样本选择偏差等，以及相应的解决方案。
七、研究计划和进度安排在编写开题报告时，还需要制定研究计划和进度安排。
研究计划是对整个研究过程的时间和任务进行规划，包括研究阶段、数据收集和分析、论文撰写等。
进度安排是对各项任务的时间节点和完成情况进行管理和监控，确保研究按计划进行。
八、参考文献和致谢最后，在开题报告中需要列出参考文献和致谢。
WSAN激励节点移动定位路径规划研究的开题报告
WSAN激励节点移动定位路径规划研究的开题报告一、研究背景及意义随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络（WSN）作为其重要组成部分，已广泛应用于全球各个领域，如环境监测、智能交通、医疗卫生等。
而WSN的激励节点移动定位技术在其中占有重要地位。
激励节点是指节点可以主动向周边节点发送信号，以控制节点移动，从而实现对网络中节点的定位。
这种技术在WSN系统生产和管理中扮演了重要角色，它可以提高系统的可靠性、稳定性和性能。
由于WSN部署区域通常非常广阔，节点数量大，而节点之间又常常会出现断电、损坏、丢失等现象，这就需要对节点进行定位和管理。
同时，没有足够的节点进行定位将会导致网络性能的下降，安全和能源消耗的增加。
因此，节点定位成为WSN系统研发中的一个重点问题。
然而，WSN在节点定位技术方面还面临着许多问题。
例如节点的定位误差、部署区域的复杂性等，这些问题都需要通过技术手段进行解决。
因此研究WSN激励节点移动定位路径规划，可以提高WSN的管理和定位能力，进一步加强WSN在各个领域的应用与运用。
二、研究内容及方法本项目旨在研究WSN激励节点移动定位路径规划技术，对于WSN的管理和维护提供有效支持。
本研究将采用以下方法：1.分析WSN激励节点移动定位问题的现状；2.探究激励节点移动定位的基本原理；3.提出一种基于遗传算法（GA）的路径规划算法，以优化激励节点的路径，减少节点定位误差；4.模拟仿真，验证算法的有效性和可行性。
三、预期研究结果本研究旨在提高WSN激励节点移动定位的精度和效率，减少节点定位误差和能源消耗，增强WSN的管理和重构能力。
预计将产生以下研究成果：1.描述WSN激励节点移动定位的基本原理及其与路径规划的关系；2.提出一种基于遗传算法的路径规划算法；3.使用Python进行算法的模拟实现，并进行仿真验证。
四、研究进展目前，我们已经进行了相关文献的梳理和调研，对WSN激励节点移动定位的现状和问题进行了分析。
汽车起重机路径规划算法及吊装方案实现的开题报告
汽车起重机路径规划算法及吊装方案实现的开题报告一、研究背景汽车起重机广泛应用于各种大型建筑、桥梁、码头等工程施工，起重机吊装物体的过程需要遵循一定的路径规划，并制定合理的吊装方案。
传统的人工路径规划和吊装方案制定存在效率低、工作量大、易出现误差等问题，因此需要研究自动化的路径规划算法和吊装方案的实现方法。
二、研究目的本文旨在探究汽车起重机路径规划算法及吊装方案的实现方法，解决起重机吊装过程中路径规划和吊装方案制定的问题，提高施工效率和质量。
具体研究目标包括：（1）对常见的路径规划算法进行比较分析，选取合适的算法应用于汽车起重机路径规划中；（2）建立数学模型，利用选定的路径规划算法实现汽车起重机的路径规划；（3）研究汽车起重机吊装过程中的各种因素，如物体形状、重量、建筑形态等，制定合理的吊装方案；（4）实现吊装方案，对实验结果进行分析和评估。
三、研究内容1.路径规划算法研究对比分析最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等常见的路径规划算法，从算法特点、应用场景、实现难度等方面进行评估，选取最适合汽车起重机的路径规划算法。
2.数学模型建立建立路径规划算法的数学模型，包括建筑物形态数据、汽车起重机运动学数据等，根据选择的算法，实现汽车起重机路径规划功能。
3.吊装方案制定研究各种因素对吊装方案的影响，如物体重量、形状、建筑物高度、障碍物等，制定合理的吊装方案，保证吊装安全、高效。
4.实验实现根据制定的吊装方案，实现汽车起重机的吊装过程，在实验室或施工现场进行实验。
实验结果进行分析和评估，提出改进意见。
四、研究意义本文的研究意义主要体现在以下几个方面：1.为汽车起重机路径规划和吊装方案制定提供依据，提高施工效率和质量；2.探究路径规划算法的应用，对比分析不同算法的优缺点，为其他领域的路径规划研究提供经验和思路；3.研究吊装方案制定的影响因素，提供理论基础和实践指导；4.为相关领域的研究提供参考，推动汽车起重机吊装技术的发展和创新。
开题报告范文基于深度强化学习的自主机器人导航与路径规划研究
开题报告范文基于深度强化学习的自主机器人导航与路径规划研究开题报告摘要：本文以深度强化学习为基础，旨在研究自主机器人导航与路径规划的相关问题。
通过综合运用深度学习和强化学习算法，实现对机器人在未知环境中的导航和路径规划能力的提升。
本文将分别介绍研究的背景和意义、研究的目标和内容、研究的方法和技术路线、以及预期的结果和进展。
1. 背景和意义自主导航机器人在工业制造、医疗服务、军事领域等多个领域有着广泛的应用前景。
然而，对于机器人在未知环境中的导航和路径规划问题，传统的方法存在局限性。
深度学习和强化学习是当前人工智能研究的热点，通过基于深度强化学习的方法，可以为自主机器人导航与路径规划问题提供新的解决思路和技术手段。
2. 目标和内容本研究旨在基于深度强化学习算法，提升自主机器人在未知环境中的导航和路径规划能力。
具体研究内容包括：(1) 深入分析自主机器人导航与路径规划的问题背景，明确需要解决的关键问题；(2) 研究深度学习和强化学习的基本原理和方法，为后续研究提供理论基础；(3) 设计和实现基于深度强化学习的自主机器人导航与路径规划模型；(4) 针对模型进行实验评估和性能分析，验证所提方法的有效性和可行性。
3. 方法和技术路线在本研究中，我们计划采用以下方法和技术路线：(1) 深入研究深度学习和强化学习的基本理论和方法，了解目前相关领域的最新研究进展；(2) 收集和构建适用于自主机器人导航与路径规划的数据集，用于模型的训练和验证；(3) 设计和实现基于深度强化学习的自主机器人导航与路径规划模型，包括环境感知、状态表示、动作选择等模块；(4) 基于所建模型进行实验评估，并与传统方法进行对比分析；(5) 分析实验结果，总结经验和教训，完善模型并提出改进方案。
4. 预期结果和进展通过本研究，预期可以取得以下结果和进展：(1) 实现基于深度强化学习的自主机器人导航与路径规划模型，并验证其有效性和可行性；(2) 提出一种优化方案，改进自主机器人导航与路径规划的性能；(3) 在实验数据和性能评估方面取得令人满意的成果；(4) 发表相关研究论文，参加学术会议并交流研究成果。
移动机器人路径规划的研究的开题报告
移动机器人路径规划的研究的开题报告一、选题背景及意义随着科技的不断进步和人类对自动化的需求增加，移动机器人逐渐成为自动化生产和物流领域的重要工具。
在移动机器人的应用中，路径规划是实现自主移动的基础和核心技术，能够有效提高机器人的运动效率和精度，降低人为干预的成本和风险。
移动机器人路径规划的研究存在着多种问题，例如路径规划算法复杂度高、求解速度慢、环境变化时规划质量下降等。
因此，开展针对移动机器人路径规划的研究，对于提高机器人自主移动的能力和适应不同环境的能力具有重要意义和现实意义。
二、研究内容和目标本研究旨在探索移动机器人路径规划的算法和技术，实现机器人在复杂环境下的自主移动和避障，降低人为干预的成本和风险，提高机器人运动的效率和精度。
具体研究内容如下：1. 对移动机器人路径规划算法进行分析、研究和比较，包括启发式算法、粒子群算法、遗传算法等，为机器人路径规划提供基础算法。
2. 研究移动机器人在不同环境下的路径规划问题，包括平面环境、三维环境、有障碍物环境等，探索机器人路径规划的适应性和稳定性。
3. 建立移动机器人路径规划的仿真平台，包括机器人模型、环境模型和传感器模型，评估和优化机器人路径规划算法的性能和精度。
4. 对各种路径规划算法进行实验验证，比较不同算法的适用范围和效率，提出改进的算法和实践方法，为机器人路径规划提供更多实用性和可行性的参考。
三、研究方法和技术路线为实现上述研究目标，本研究将采用以下研究方法和技术路线：1. 文献调研和分析，了解移动机器人路径规划的研究现状和发展趋势，分析机器人路径规划存在的问题和挑战。
2. 基于所得的研究现状和问题，结合传统的路径规划算法和现代优化算法，设计、实现和测试多种移动机器人路径规划算法。
3. 构建移动机器人路径规划仿真平台，包括机器人模型、环境模型和传感器模型，进行路径规划算法性能测试和优化。
4. 对不同的路径规划算法进行实验验证，利用已有的平台实现算法实现效果，并比较不同算法的性能、适用范围、稳定性等指标，为机器人路径规划提供更多实用性和可行性的参考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
开题报告路径规划 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988） 四 川 农 业 大 学 学士学位论文开题报告 论文题目 移动机器人路径规划的智能算法研究 学 号： 姓 名： 杜 春 龙 指导教师： 陈 松 柏 学科专业： 农业电气化与自动化 所在学院： 信息与工程技术学院 2011 年 4 月 10 日填 四川农业大学本科生毕业论文（设计）开题报告 毕业论文（设计）题目 移动机器人路径规划的智能算法研究
选题类型 应用型 课题来源 自选题目 学 院 信息与工程技术学院 专 业 农业电气化与自动化 指导教师 陈松柏 职 称 高级实验师
姓 名 杜春龙 年 级 2008-1 学 号 一、本课题的研究意义，现状、水平和发展趋势
1.1 项目的现状与背景 1.1国内外现状 1.1.1 国外机器人发展状况 随着社会的进步和科学技术的日新月异，人们越来越希望能够创造出一种帮助自身完成各种功能的机器包括一些存在巨大安全隐患的作业。早在20世纪60年代，世界各国就开始了机器人的研究。从第一台机器人诞生至今，机器人技术取得了非凡的发展，现已发展成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学]1[。
1.1.2 国内机器人的发展状况 在智能机器人方面，我国也做了不少研究。同国外的研究相比，我国在智能机器人方面的研究起步较晚，但发展较为迅速。国家“863"智能机器人专家组将智能机器人的研究作为今后发展的重点]1[。在最近的十年里，我国已经陆续研制出一些机器人。这些机器人都较为成功的利用了多传感器信息融合技术和路径规划。这些机器人都具备一定的自主能力。同时，在核工业机器人、排险机器‘人水下机器人、室外移动机器人、爬壁机器人等方面，我国也取得了一定的研究成果]3,2[。
1.2机器人的发展趋势 机器人作为科技进步的产物，有如下优点： ① 可以代替人们进行高危作业。 ② 可以代替人们进行简单、枯燥的工作。 ③ 可以不断重复相同的工作而不知疲倦。 正是因为它有这些优点，故而它在国民生产、医疗保健，特别是工业方面有广泛的应用。目前机器人的发展趋势有如下几个方向]4[： ① 工业机器人的性能不断提高而价格却在不断降低；
② 工业机器人的控制系统逐步向基于PC机的开发型控制发展，其成本低，具有标准网络功能，同时系统可靠性、易操作性、可维修性得到了大幅度的提高。 ③ 机器人不断向人机交互控制方向发展。 ④ 机器人不断向实用化方向发展。 1.3 研究的意义 虽然我国已经在机器人方面已经有了不少成果，但是相对于国外来说，还是有一定的差距。在机器人的路径规划方面，还有许多问题亟需解决。在已有的路径规划方案中，仍有一些地方需要改进，主要有以下几个方面]5[： ① 算法的求解精度较差，算法的时空开销都较大。 ② 算法的灵活性有待进一步提高。 ③ 算法的稳定性不是很理想。部分算法存在局部最优的问题。 ④ 算法的收敛性不能满足实时性的要求。 在充分考虑了以上问题的情况下，本课题采用遗传算法实现机器人的路径规划。设计的遗传算法除能解决以上问题外还具有如下优点]6,5[： ① 克服了人工势场法中的局部极小值问题，对于各种问题的寻优具有很好的适应性，鲁棒性较强。 ② 通过设计合理的适应度函数体现不同的标准。具有很好的灵活性。 ③ 通过引入一定的选择机制，加快其收敛速度。同时由于其在宏观上具有一定的方向性，所以它较以往的随机搜索算法搜索效率较高。 二、研究方案
2.1设计的主要内容 本课题主要研究内容是利用智能算法实现移动机器的路径规划。根据环境信息是否已知，又可以分为环境已知的全局路径规划和环境未知的局部路径规划。其中全局路径规划无法解决动态避障和复杂多变的环境问题。而局部路径规划，由于没有完整的环境信息，无法达到全局的最优，只能达到某种程度上的次优。本课题在充分结合两者的优点的情况下，实现机器人的路径规划。
2.2预期达到的目标 2.2.1 机器人能够判断出所遇到的障碍物的位置并能自动进行避障处理。 2.2.2 机器人能够自动寻找出一条从出发点到目标的路径。 2.2.3 寻找出的路径应尽可能平滑。 2.2.4 寻找出的路径应尽可能短。
2.3研究中存在的难点 2.3.1 环境的建模 2.3.2 算法的设计及仿真。 2.3.3 软件与硬件的结合。 2.4 路径规划总体设计 课题采用两重遗传算法实现路径规划。第一重遗传算法主要实现存在静态障碍物时的路径规划；第二重循环主要实现存在动态障碍物时的路径规划，主要结构如图1所示。 图1 路径规划总体设计
2.4遗传算法原理及特点 2.4.1 遗传算法的原理 遗传算法是根据达尔文的进化论，模拟自然选择的一种智能算法，“适者生存”是它的核心机制。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的。在随机产生初代种群之后，按照适者生存、优胜劣汰的原理，逐代进化产生出越来越好的近似种群。在每一代中，根据问题域中个体适应度大小来挑选个体，再将挑选出来的个体，用自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表解的解集的种群。通过这些步骤，后生代种群比前代对于环境具有更好的适应性。末代种群中的最优个体经过解码可以作为问题近似最优解。遗传算法的主要流程图如图2所示： 图2 遗传算法的流程图 2.4.2 遗传算法的特点 作为一种智能算法，遗传算法具有如下特点]7[： ①遗传算法在寻优过程中，只把适应度函数的值作为寻优判据。 ②遗传算法是由一个问题集合（种群）开始的，而不是从一个个体开始的。故而遗传算法的搜索面很积大，适合全局寻优。 ③遗传算法根据概率性的变换规则进行个体的优胜劣汰和并推动种群的进化。 ④遗传算法具有隐含的并行性。 ⑤遗传算法具有自组织、自适应以及内在的学习性，同时遗传算法具有很强的容错能力。 ⑥遗传算法的基本思想简单。对于复杂的和非线性的问题具有良好的适应性。 2.4.3 遗传算法在路径规划中的应用思路 本课题采用遗传算法实现机器人的路径规划。在进行路径规划前，可对环境做如下假设，以方便以后的路径规划研究。 ⑴ 将机器人所要运动的环境设想为一个二维空间。同时将机器人视为一个质点。 ⑵ 对于环境中的静态的障碍物，可以作为已知信息对待；对于环境中的运动着的障碍物，可以根据检测得知其位置。 ⑶ 将障碍物的边缘进行适当的边缘化处理，同时根据机器人的尺寸进行适当放大。 由于在本设计中是将遗传算法用在寻找路径上。所以，种群就表示为机器人在工作空间的多条路径，个体就是具体的某一条路径，路径上的具体某一点就是基因。 在本设计中，主要是为了根据遗传算法找出一条从初始点到目标点的最优路径。在设计的过程中要保证这条路径具有很好的可行性，即不再障碍物空间中；同时，这条路径应尽可能的平滑；再者，这条路径应该力求最短。因此，在使种群适应度函数满足这些条件下，使种群朝着越来越优的方向发展，最终找出满足这些条件的路径。 2.4.4 环境建模 好的环境建模，不但可以使问题简化，同时使数学方法运用于问题的解决中。目前的路径规划方法有: 栅格法、四叉树法和多边形法。其中栅格法存在 表示效率不高、时空开销和求解精度存在矛盾等特点]6[。四叉树法在计算邻接关系时，时间代价较大等缺点。同时，多边形法占用空间资源少等优点，故而在本设计中采用多边形法进行环境建模。 运用多边形法进行环境建模，主要是用多边形去逼近障碍物。如图3所示,，黑色多边形表示障碍物。在多边形法中，把机器人看成是一个质点，同时，将障碍物各顶点与目标点已经机器人质点两两相连，要求这些线段都不能穿越障碍物。该方法只需存储障碍物的各顶点的信息，股信息量较少。
三、设计方案 3.1 遗传算法的设计 3.1．1 个体编码 在遗传算法实现路径规划中，基因为每条路径上的路径点，而这一个一个的路径点在二维空间中可以用坐标表示。所以在遗传算法中可以用浮点编码较为合适，且每个编码包含横坐标和纵坐标两个部分。用浮点编码的精度较高，更符合路径规划的要求。
3.1.2 初始化种群 在初始化种群时，种群太小会，将不能包含整个区域的信息，种群太大，又会时使算法的收敛速度不理想。所以在随机产生初始化种群时，引入选择机制，使初始化种群随机的包含搜索空间的每个区域]9[。
3.1.3 适应度函数 在用遗传算法实现路径规划中，适应度函数主要表现为路径的长度、平滑度以及接近障碍物的程度。其中路径根据路径是否经过障碍物，又可分为可行路径和不可行路径，可行路径的适应度函数的条件表现为路径的长度、障碍物的程度、路径的平滑度等参数。为了使可行路径由于不可行路径，所以不可行 路径在可行路径适应度函数的基础上加上路径与障碍物的交叉点数。在满足适应度函数的情况下，使种群沿着最优的方向进化，最终得到符合条件的路径。 3.1.4 遗传操作算子 遗传算子主要包含选择、交叉、变异。它们是模仿自然选择以及遗传变异的载体。是遗传算法的核心。 3.1.5 控制参数 遗传算法的参数由种群的规模、交叉的概率、变异的概率、最大进化的代数等构成，这参数的选择直接影响遗传算法的性能。因此，在初始化种群阶段以及群体进化阶段，都要合理的进行选择和控制这些参数，以便遗传算法能以较快的收敛性和较高的搜索效率找出一条满足要求的路径。 3.2 方案分析 3.2.1方案可行性分析 3.2.1.1 项目实现的理论知识保障 本设计涉及的知识有：人工智能技术、传感器技术，机器人技术，控制技术、电子技术等。 由实现所涉及知识来看，本设计都紧紧与我们的学科知识相连，但是又不仅仅限于我们学科以内。在往后的学习中，我将进行有针对的学习。 3.1.2 项目的技术保障 本设计主要实现用智能算法实现机器人的路径规划。 本设计涉及到多传感器融合技术、计算机技术、自主避障技术。就目前而言，利用超声波定位这项技术已经较为成熟，遗传算法在路径规划方面也有部分学者进行了研究，也都取得了一定的成果，因此这些方面是有经验可以借鉴的。同时现有的传感器技术也已非常的成熟，这就为设计的实现提供了有力的保障。 3.2项目方案与现有解决方案比较分析 目前路径规划中常用的方法有人工势场法、栅格法、模板模型法、人工智能法]10,6[。 3.2.1人工智能法