1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着机器人技术的快速发展和应用领域的不断拓展，多机器人系统在各个领域展现出巨大的应用潜力，例如安防巡逻、灾难救援、资源勘探等。
在这些应用场景中，多机器人系统需要协同合作，完成复杂的巡逻任务，而障碍物空间的存在对多机器人巡逻编队的路径规划、队形保持和避障策略等方面提出了严峻挑战。
本选题旨在研究障碍物空间中的巡逻编队方法，以提高多机器人系统在复杂环境下的巡逻效率、安全性和可靠性。
2. 本选题国内外研究状况综述
多机器人巡逻编队是机器人领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在多机器人巡逻编队方面开展了大量研究工作，并在路径规划、编队控制等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容如下：1.障碍物空间建模：研究障碍物空间的表示方法，建立能够准确描述障碍物几何形状、尺寸和位置信息的环境模型。
2.巡逻编队策略：研究适用于障碍物空间的巡逻编队策略，设计能够在保持队形的同时有效避障的编队控制算法。
3.路径规划算法：研究基于障碍物信息的路径规划算法，规划出安全、高效、且能够根据环境变化动态调整的巡逻路径。
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。
首先，进行文献调研，了解国内外在障碍物空间中的巡逻编队方法方面的研究现状，为研究提供理论基础。
其次，研究障碍物空间建模方法，建立能够准确描述障碍物信息的数学模型，为后续路径规划和编队控制提供基础。
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.提出一种新的障碍物空间建模方法，能够更准确地描述复杂环境下的障碍物信息，提高路径规划和编队控制的精度。
2.设计一种新的适用于障碍物空间的巡逻编队策略，能够在保持队形的同时有效避障，提高多机器人系统的协同效率和安全性。
3.提出一种新的基于障碍物信息的路径规划算法，能够规划出更安全、更高效的巡逻路径，提高巡逻的覆盖率和效率。
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] 刘振兴,王立华,王国庆,等.基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J].机器人,2018,40(05):694-702,710.
[2] 张超,王硕,熊光明,等.基于改进A*算法的无人机三维航迹规划[J].航空学报,2017,38(07):12226-12237.
[3] 李俊,刘飞,叶盛,等.基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划[J].控制理论与应用,2019,36(11):1911-1918.
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