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二．实施方案和将要采取的技术措施，可能遇到的问题及解决的技术途径
实施方案和技术措施：本课题对已知的全局静态环境进行场景建模的基础上，将重点研究用于机器人全局路径规划的智能粒子群算法，为机器人寻找一条从给定的起始点到目标点的满足一定优化指标的无碰撞路径，并在此基础上，用Matlab软件进行仿真实验，验证算法的有效性和优良性能。
解决技术路径：
1）环境建模：采用何种方法对机器人工作环境进行建模，建立一个便于计算机进行路径规划使用的环境模型，即将机器人实际工作的物理空间抽象成算法能够处理的抽象空间；
2）路径搜索：如何应用粒子群算法编写程序，并结合信息素更新策略，以及考虑在路径搜索阶段避免陷入局部最优解等问题，更好地规划出一条无碰撞、最优路径。
三. 设计工作所涉及的相关理论知识与实验基础
机器人的研究发展迅速，应用的范围十分广泛，就目前来看，机器人的发展仍然处
于初级的阶段，需要去完成的工作很多，特别是在许多具体的环境中仍要具体问题具体分析。
机器人静态路径规划是指机器人运行的环境中，障碍物的大小、位置是固定不动的，
亦即所有的环境信息都是己知的，机器人在这样的环境中，通过规划算法找到一条从起
点到目标点的最优路径。机器人在确定已知的环境下的路径规划研究己经趋于较为成熟
的阶段，现有以下几种典型的方法，分别为构型空间法、拓扑法、栅格解耦法、自由空
间法等。
构型空间法将移动机器人视为一个质点，根据机器人形状和尺寸将障碍物进行拓展，
其全局路径规划方法较成熟的有：可视图法(V-Graph)。该方法将所有障碍物的顶点和机器人起始点及目标点用直线组合相连，要求机器人和障碍物各项点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物，即直线是“可视的”，从而产生一条路径。可视图法虽然能够求得最优路径，但缺乏灵活性，搜索时间长而且会出现组合爆炸问题。
拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间，根据彼此连通性建立拓扑网络，
在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径，最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法基本
思想是降维法，即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性
的问题。优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间。算法复杂性仅依赖于障碍物数目，
理论上是完备的。而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置，对于位置误差也就有了更
好的鲁棒性：缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂，特别在增加障碍物时如何有效地修正己经存在的拓扑网是有待解决的问题。下图为2种新型机器人;
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