1. 本选题研究的目的及意义
机器人在现代社会中发挥着越来越重要的作用，其应用领域从工业自动化扩展到服务、医疗、勘探等各个方面。
机器人的智能化程度直接影响其作业效率和应用范围。
在未知环境中进行自主导航和路径搜索是机器人实现智能化的关键技术之一，也是机器人领域备受关注的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
机器人路径搜索问题一直是机器人领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在机器人路径搜索领域取得了一定的进展，特别是在基于传统算法的改进和优化方面。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实际机器人平台测试相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解未知环境下机器人路径搜索问题的研究现状、现有算法的优缺点以及未来的发展趋势，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法设计与分析阶段：针对未知环境的特点和难点，设计一种或多种新的机器人路径搜索算法，并从理论上分析算法的复杂度、收敛性和鲁棒性等性能指标。
3.仿真实验阶段：搭建仿真实验平台，模拟不同的未知环境场景，对所提出的算法进行测试，并与现有算法进行比较，分析算法的性能优劣和适用范围。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出新的机器人路径搜索算法：针对未知环境的特点和难点，设计新的路径搜索算法，以提高机器人在未知环境中的导航效率和适应性。
2.结合人工智能和机器学习技术：将人工智能、机器学习等技术应用于机器人路径搜索算法的设计，例如，可以考虑利用强化学习方法训练机器人自主学习环境信息和路径规划策略。
3.仿真实验和实际机器人平台测试相结合：通过仿真实验和实际机器人平台测试，验证所提出的算法的有效性和实用性，并根据实验结果对算法进行优化和改进。
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]刘华军,魏武,王鹏,等. 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 华中科技大学学报(自然科学版),2018,46(10):11-17.
[2]王耀南,刘国栋,王鹏飞,等. 基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划[J]. 吉林大学学报(工学版),2019,49(01):282-290.
[3]李俊,谢少荣,曾建潮. 基于改进A*算法的移动机器人路径规划[J]. 华南理工大学学报(自然科学版),2017,45(01):32-38.
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