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基于限定Delaunay三角剖分的移动机器人路径规划的中期报告

一、研究背景

在现代物流和自动化领域，移动机器人已成为常见的解决方案。移动机器人的目标是在给定的环境中从起点到终点执行任务，如运输物品或巡逻。然而，在实现这个目标时，机器人可能会受到各种障碍物的限制，如墙壁、家具或其他障碍物。因此，路径规划在移动机器人技术中扮演着重要的角色。

Delaunay三角剖分是一种常见的路径规划技术，在许多应用中广泛使用。它是一种空间分割方法，可将障碍物和其他约束转换为三角形网络。然后，机器人路径可以在网络中通过一系列连续的三角形移动来实现。

然而，在使用Delaunay三角剖分时，存在一些难以解决的问题。例如，非Delaunay约束可能导致三角网格有不合理的形状，从而导致路径规划失败。为了解决这个问题，限定Delaunay三角剖分被引入。

限定Delaunay三角剖分是一种Delaunay三角剖分变体，它在约束的存在下仍能生成合理的三角形网格。这使得它成为移动机器人路径规划中的一种流行的技术。

二、研究目的

本研究旨在通过使用限定Delaunay三角剖分来实现移动机器人路径规划。我们希望通过观察机器人在不同场景中的表现并考虑不同的优化方法，来改进和完善限定Delaunay三角剖分技术。

三、研究内容和进展

1.实现限定Delaunay三角剖分算法

我们已经实现了基于Matlab的限定Delaunay三角剖分算法。该算法使用Voronoi图和Delaunay三角剖分算法来生成具有约束的三角网格。我们测试了算法的有效性，并确定了一个合适的约束集合，以确保生成的网格的合理性和有效性。

2.设计机器人模型和运动规划

我们设计了一个可在二维空间中移动的机器人模型，并开发了与其相应的运动规划算法。该算法在限定Delaunay三角剖分的基础上，使用了A*有哪些信誉好的足球投注网站算法来寻找最短路径。

3.研究优化

我们进行了一定的优化尝试，包括改进约束集合、改进机器人运动规划算法，以及引入机器学习方法来提高路径规划的效率。

四、下一步工作计划

1.使用ROS实现算法和模型

我们计划将算法和机器人模型封装到ROS中，以便使用更多的机器人平台来测试我们的算法。

2.进行更全面的性能评估

我们计划在更复杂和大型的环境中对算法进行更全面的评估和测试，以评估算法的有效性和效率。

3.优化算法和改进运动规划

基于性能评估结果和尝试优化，我们将继续改进算法和改进机器人运动规划算法，以提高路径规划的性能和速度。同时，我们计划研究和应用新的机器学习方法，以便在路径规划中进行更复杂的任务。

五、结论

本研究重点探讨了基于限定Delaunay三角剖分的移动机器人路径规划方法。我们已经实现了基于Matlab的算法，并测试了其有效性。通过开发机器人模型和运动规划算法并尝试优化，我们将继续探索该技术在实际应用中的有效性和可靠性。