1. 本选题研究的目的及意义
随着机器人、无人驾驶等智能体应用领域的不断扩展，其在复杂多变环境中的自主导航和避障能力成为研究热点。
传统避障算法多基于预先设定的规则或环境模型，难以适应未知或动态变化的场景。
因此，探索高效、智能的避障算法对于提升智能体的自主性和环境适应性具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，避障技术作为机器人和无人驾驶领域的关键技术之一，受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在机器人避障领域取得了一系列成果，特别是在基于传统算法（如人工势场法、Dijkstra算法等）和智能算法（如遗传算法、粒子群算法等）方面进行了深入研究。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.自适应共振理论与强化学习概述:介绍自适应共振理论和强化学习的基本原理、网络结构、学习算法以及应用领域，为后续研究奠定理论基础。
2.基于自适应共振理论的避障环境感知:研究如何利用ART网络对传感器信息进行处理和特征提取，构建动态的环境模型，并根据环境变化进行实时更新，以提高智能体对复杂环境的感知能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。
1.首先，对自适应共振理论和强化学习进行深入研究，分析其基本原理、网络结构、学习算法以及优缺点，为后续算法设计奠定理论基础。
2.其次，设计基于ART的避障环境感知模块，研究如何利用ART网络对传感器信息进行处理和特征提取，构建动态的环境模型，并根据环境变化进行实时更新。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将自适应共振理论与强化学习相结合，构建一种新的避障算法，以克服传统算法在动态环境下的局限性。
具体体现在以下几个方面：
1.基于ART的动态环境感知:利用ART网络的在线学习能力，构建动态的环境模型，实时感知环境变化，提高智能体对复杂环境的适应性。
2.ART与强化学习的融合:将ART的感知能力与强化学习的决策能力相结合，构建融合算法，实现更智能、高效的避障。
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] 刘金琨. 机器人控制系统的设计与MATLAB仿真[M]. 北京: 清华大学出版社, 2020.
[2] 熊有伦, 丁汉, 刘云辉. 机器人学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2018.
[3] 史忠科. 自适应共振理论及其应用研究进展[J]. 电子学报, 2018, 46(10): 2495-2509.
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