随着自动化物流系统、智能工厂的发展，自动引导车辆(AutomatedGuidedVehicle，AGV)作为运输系统的关键工具之一，得到了越来越多的应用。
其主要通过传感器检测周围环境来实现物理空间中的运输环节。
而多AGV的自主移动离不开路径规划技术。
主要是在实际生产环境中，遵照特定的路径规划策略，以确保AGV可以从起始点行驶至目标点而不会发生碰撞(包括AGV与货架的碰撞、AGV之间的碰撞)，完成物品的装载和卸载
其主要通过传感器检测周围环境来实现物理空间中的运输环节。
而多AGV的自主移动离不开路径规划技术。
主要是在实际生产环境中，遵照特定的路径规划策略，以确保AGV可以从起始点行驶至目标点而不会发生碰撞(包括AGV与货架的碰撞、AGV之间的碰撞)，完成物品的装载和卸载
2020/6/4 5:35:08
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这是我以前写过的一个遗传算法求解车辆路径问题程序的源码（C#版），开发工具是MicrosoftVisualStudio2008，我的博客有关于这个算法程序的引见，有需要的可以参考一下！
2016/1/18 20:49:47
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在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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提出了一种基于骨架拐角检测的分离方法，以处理视频监控中合并车辆的问题。
首先，通过“射击法”提取融合区域的骨架，并通过角点检测得到骨架的角点。
其次，利用K-means聚类方法对角点进行聚类，从聚类结果中获取合并车辆的分割线。
来自监视视频的五十幅图像被用作实验数据。
实验结果表明，该算法不仅可以有效缓解合并车辆分离中的过度分割问题，而且可以减少所需的分离时间。
首先，通过“射击法”提取融合区域的骨架，并通过角点检测得到骨架的角点。
其次，利用K-means聚类方法对角点进行聚类，从聚类结果中获取合并车辆的分割线。
来自监视视频的五十幅图像被用作实验数据。
实验结果表明，该算法不仅可以有效缓解合并车辆分离中的过度分割问题，而且可以减少所需的分离时间。
2021/4/2 3:37:08
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利用vs2010+opencv+mfc做的一个车辆检测系统，压缩包中有视频，代码可以直接运转，软件界面有三个演示结果分别是车辆检测，车辆跟踪，车辆分割效果，本作品已经申请软著了，所以大家下载后看看就好
2019/11/5 13:48:33
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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。
2024-04-09 15:03
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