基于强化学习的自主导航控制算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

自主导航控制是人工智能和机器人领域的一个重要研究方向，其目标是使机器人能够在没有人工干预的情况下，感知周围环境、规划路径并安全地到达目标位置。

这项技术在自动驾驶、无人机、移动机器人等领域具有广泛的应用前景，对推动社会发展和科技进步具有重要意义。

近年来，强化学习作为一种新兴的人工智能方法，在解决复杂决策问题方面展现出巨大潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

自主导航控制和强化学习都是当前人工智能领域的热门研究方向，国内外学者在相关领域已取得丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于强化学习的自主导航控制方面展开了积极探索，并在环境感知、路径规划、避障控制等方面取得了一定成果。

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.环境感知与状态空间构建:研究如何利用传感器信息构建机器人的环境感知模型，并将其转化为强化学习算法可以处理的状态空间表示。

这部分将探索使用深度学习方法，例如卷积神经网络（cnn）来提取环境特征，并将这些特征编码成低维、有效的向量表示，作为强化学习算法的输入。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实际场景测试相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，了解国内外在自主导航控制和强化学习领域的最新研究成果，为本研究提供理论基础和技术参考。

其次，根据研究目标和内容，设计基于强化学习的自主导航控制算法。

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.xx感知信息与强化学习的融合:探索将xx传感器信息与强化学习算法相结合，构建更加准确、高效的环境感知模型，提高机器人在复杂环境下的感知能力。

2.面向xx任务的奖励函数设计:针对自主导航任务的特点，设计能够引导机器人安全、高效到达目标位置的奖励函数，例如考虑xx因素，以提高导航效率和安全性。

3.xx算法的改进与优化:针对现有xx算法在自主导航任务中存在的不足，例如xx问题，对算法进行改进和优化，以提高算法的效率、鲁棒性和泛化能力。

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.刘建伟,王硕,谢少荣.深度强化学习综述[j].计算机学报,2017,40(06):1635-1651.

2.毛勇,邓仰天,刘洋.深度强化学习发展现状综述[j].计算机应用研究,2019,36(08):2201-2208 2217.

3.李科,宋春华,赵杰.基于深度强化学习的自主导航控制研究综述[j].自动化学报,2022,48(07):1559-1574.