：模块化设计并制作一种通过传感器探测栅格化地图的智能扫地机器人，采用混合路径规划算法确立机器人的运动轨迹。
在机械上设计了分离式吸尘结构，通过不同结构的吸尘口来清理不同体积大小的垃圾，提高清扫效果。
在传感器上采用了精度较高的激光测距和精度较低超声波测距传感相互配合，完成对清扫环境的感知和运动路径的规划，提高清洁效率。
硬件采用ＳＴＭ３２微处理器，根据既定算法驱动机器人按照规划路径移动。
软件上以传感器、电机的底层驱动为基础，运算和数据处理为核心，根据混合路径规划方法完成智能扫地机器人智能清扫和拖地的功能，达到实时避障、覆盖率高、重复率低、耗时少又节能的指标。
扫地模块和拖地模块独立设计，方便更换，解决了市面上前扫后拖扫地机器人清洁效果不佳的问题。

北京科技大学运筹学用C#窗体应用程序编写的单纯型算法模拟，包括对偶规划算法和一般两阶段算法

旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)是组合优化领域中著名的NPhard问题,具有较为广泛的工程应用和现实生活背景,如印刷电路钻孔、飞机航线的安排、公路网络的建设、网络通信节点的设置、物流货物配送、超市物品上架等,所有这些实际应用问题均可以转变为TSP问题来解决.本文先介绍一个简单的旅行商问题，并运用动态规划算法求解此问题。
最后给出求解此问题所需要的代码。

**正文**百度地图SDK是为开发者提供的一套强大的地图服务集成工具，主要用于在Android应用中实现地图展示、定位、路线规划、地理编码、反地理编码等功能。
版本v3.7.3是该SDK的一个特定更新，它包含了丰富的类参考、示例代码以及不同功能模块的开发包。
1.**基础地图功能**百度地图SDK的基础地图功能包括地图的加载、显示、缩放、平移、旋转等操作。
开发者可以通过API控制地图的样式，如切换地图模式（普通、卫星、混合）、调整地图透明度、设置地图级别等。
此外，还可以在地图上添加自定义的Marker、InfoWindow（信息窗口）以及Polyline（多边形线）来展示地理位置信息。
2.**定位功能**SDK提供了集成的定位服务，支持GPS、WiFi、基站等多种定位方式，可以获取用户的实时位置。
开发者可以设置定位参数，如定位频率、定位精度等，并通过监听定位事件来实时获取用户的位置变化。
3.**检索功能**百度地图SDK的检索功能允许开发者实现关键字搜索、周边兴趣点搜索、反向地理编码等。
关键词搜索可以查找指定地点，周边兴趣点搜索可以发现用户附近的餐馆、酒店等信息，反向地理编码则可以将经纬度坐标转换为具体的地址信息。
4.**LBS云检索**LBS云检索是百度地图提供的基于云的大数据检索服务，它能处理大量数据并快速响应，适合处理大规模的地点信息。
开发者可以将自有的地点数据上传到云端，然后通过云检索接口进行高效的查询，从而提升应用的检索性能。
5.**路径规划**百度地图SDK提供了多种路线规划算法，如驾车、步行、骑行等，可以根据起始点和目的地计算出最佳路线。
同时，还可以设定途经点、避开限行区域等个性化需求，为用户提供智能化的出行建议。
6.**计算工具**开发者可以利用SDK中的计算工具进行距离测量、面积计算等操作，例如计算两点之间的直线距离、多边形的面积等，这对于物流、测绘等领域非常有用。
7.**示例代码**v3.7.3版本的SDK包含了丰富的示例代码，涵盖了上述所有功能的实现，这为开发者提供了直观的学习和参考。
通过这些示例，开发者可以快速理解和掌握如何在自己的应用中集成和使用百度地图服务。
8.**类参考**类参考文档详细介绍了每个API的功能、用法和参数，是开发者编程时的重要参考。
开发者可以通过查阅这些文档，了解每个类和方法的作用，以便正确地调用和实现所需功能。
百度地图SDKv3.7.3是一个全面的开发工具，可以帮助开发者轻松地在Android应用中集成地图服务，提升用户体验，同时利用LBS云检索和计算工具，实现更高效的数据管理和分析。
无论是小型应用还是大型项目，都可以从中受益。
通过学习和实践，开发者可以充分利用这些功能，创造出更多创新和实用的地图应用场景。

A*算法，动态路径规划算法的一种，程序直接放到matlab即可运行。

用动态规划算法实现检测前跟踪。
其中包含了仿真场景的设置，主要参考了D.J.Samlond的apartilcefilterfortrack-before-detect文章中的仿真场景和目标量测模型，动态规划算法的实现主要参照了电子科技大学易伟博士的博士论文。

无人机航路规划

一方面采用遗传算法进行全局搜索，一方面采用非线性规划算法进行局部搜索，得到问题的全局最优解。

随着科技的发展，劳动力成本持续上升，工业机器人由于具有速度快、效率高、质量稳定，抗疲劳性强，并且能够从事危险工作等的特点，因此已被广泛应用于工业、医疗、军事等行业，并发挥着越来越重要的作用。
本课题的研究对象为工业机器人的控制系统，主要研究控制系统中的运动学算法和轨迹规划算法。
在算法实现和仿真的基础上，对模型机器人进行算法的验证，在验证成功的基础上，对新松工业机器人进行运动学和轨迹规划实体测试。

路径规划的目的是在给定起点和目标点的空间里规划出一条从起点到目标点的无碰撞路径，基于图论的经典的路径规划算法有DFS,BFS,Dijkstra,Astra,智能路径规划算法有蚁群算法，遗传算法，模糊算法等。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。