算法的思路如下：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和起点限制在各路径点上，利用Dijkstra算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到起点Pn的最短路径，由于上述算法使用了连接线中点的条件，不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi(i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi=Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1]i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于零碎中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低.蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力.但初期信息素匮乏，求解速度慢.算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补.仿真表明取得了非常好的效果

本项目是机器人课程的一个课程设计，能利用A星（A*）算法搜索出最有路径，包括方格地图和谷歌地图，采用matlab开发，在地图上设置起点起点，系统可找出最短路径

障碍物鼠标路径matlab代码地面机器人这个repo包含GroundRobots的代码。
介绍该项目旨在使地面机器人能够自主覆盖指定区域。
地面机器人有望在不遗漏任何部件的情况下生成覆盖指定室外区域的最佳路径，同时避开该区域的人、宠物和障碍物。
因而，需要用于指定区域自主覆盖的人工智能方法和算法，以及机器人避障方法。
结果智能方法和算法专为指定区域的自主覆盖和机器人避障方法而设计。
通过使用Matlab，实验机器人现在能够识别指定区域的边界及其内部的障碍物。
除此之外，它将自主规划并成功执行机器人的运动以实现完全覆盖，同时避开障碍物。
影响智能方法和算法专为指定区域的自主覆盖和机器人避障方法而设计。
通过使用Matlab，实验机器人现在能够识别指定区域的边界及其内部的障碍物。
除此之外，它将自主规划并成功执行机器人的运动以实现完全覆盖，同时避开障碍物。
解释由于地面机器人希望在避开障碍物的同时生成最优路径，因而需要在开始时识别安全点和障碍点。
然后，通过使用先前设计的算法计算特定范围内的点之间的最短距离来生成最佳路径。
致谢DH感谢她的计算机科学系Aygun博

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。