智能机器人的研究目前已成为国际机器人学术界研究的热点问题。
智能机器人的避障系统的设计包括障碍物的检测与定位、路径规划、导航，信息融合等方面。
本文次要讨论了其中的障碍物检测与定位。
智能机器人的避障系统的设计包括障碍物的检测与定位、路径规划、导航，信息融合等方面。
本文次要讨论了其中的障碍物检测与定位。
2020/5/13 20:24:30
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智能机器人的研究目前已成为国际机器人学术界研究的热点问题。
智能机器人的避障系统的设计包括障碍物的检测与定位、路径规划、导航，信息融合等方面。
本文次要讨论了其中的障碍物检测与定位。
智能机器人的避障系统的设计包括障碍物的检测与定位、路径规划、导航，信息融合等方面。
本文次要讨论了其中的障碍物检测与定位。
2020/5/13 20:24:30
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人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(OussamaKhatib，Real-TimeobstacleAvoidanceforManipulatorsandMobileRobots.ProcofThe1994IEEE.)。
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
2021/7/19 5:41:53
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人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(OussamaKhatib，Real-TimeobstacleAvoidanceforManipulatorsandMobileRobots.ProcofThe1994IEEE.)。
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
2017/10/11 15:29:50
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越野小汽车机器人，使用遗传算法创造出最佳的汽车机器人。
每一辆汽车获得一个代表他们的“染色体”，每次根据上一代基因生成30个小车，其中越野最远的小车为此代最优基因，下一代小车使用他的基因随机变异生成。
当小车不移动时会自动死亡，当全部小车死亡时会重重生成下一代小车。
当点击左上方下一代按钮时，选取当前跑得最远的小车作为最优基因生成下一代小车。
按下再生世界按钮清除当前跑道数据和小车基因数据，生成新的跑道和初代小车。
再生设置可以设置跑道的长度，弯曲度，弯曲度为最小时跑道没有上下坡可以进行小车赛跑。
参考网站http://boxcar2d.com
每一辆汽车获得一个代表他们的“染色体”，每次根据上一代基因生成30个小车，其中越野最远的小车为此代最优基因，下一代小车使用他的基因随机变异生成。
当小车不移动时会自动死亡，当全部小车死亡时会重重生成下一代小车。
当点击左上方下一代按钮时，选取当前跑得最远的小车作为最优基因生成下一代小车。
按下再生世界按钮清除当前跑道数据和小车基因数据，生成新的跑道和初代小车。
再生设置可以设置跑道的长度，弯曲度，弯曲度为最小时跑道没有上下坡可以进行小车赛跑。
参考网站http://boxcar2d.com
2016/2/16 1:29:20
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越野小汽车机器人，使用遗传算法创造出最佳的汽车机器人。
每一辆汽车获得一个代表他们的“染色体”，每次根据上一代基因生成30个小车，其中越野最远的小车为此代最优基因，下一代小车使用他的基因随机变异生成。
当小车不移动时会自动死亡，当全部小车死亡时会重重生成下一代小车。
当点击左上方下一代按钮时，选取当前跑得最远的小车作为最优基因生成下一代小车。
按下再生世界按钮清除当前跑道数据和小车基因数据，生成新的跑道和初代小车。
再生设置可以设置跑道的长度，弯曲度，弯曲度为最小时跑道没有上下坡可以进行小车赛跑。
参考网站http://boxcar2d.com
每一辆汽车获得一个代表他们的“染色体”，每次根据上一代基因生成30个小车，其中越野最远的小车为此代最优基因，下一代小车使用他的基因随机变异生成。
当小车不移动时会自动死亡，当全部小车死亡时会重重生成下一代小车。
当点击左上方下一代按钮时，选取当前跑得最远的小车作为最优基因生成下一代小车。
按下再生世界按钮清除当前跑道数据和小车基因数据，生成新的跑道和初代小车。
再生设置可以设置跑道的长度，弯曲度，弯曲度为最小时跑道没有上下坡可以进行小车赛跑。
参考网站http://boxcar2d.com
2021/10/6 4:35:01
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D*算法又称为动态A*算法，在未知环境或有动态障碍物出现时，采用A*算法需要丢弃初始规划完成的open表和close表，重新进行规划。
形成规划时间的增加，D*算法的核心思想是先用dijkstra或A*从目标点向初始点进行反向搜索，然后机器人从起点向目标点移动，当遇到动态障碍物时，只进行局部的更改即可，效率明显提高。
本仿真基于matlab进行D*算法的动画演示。
形成规划时间的增加，D*算法的核心思想是先用dijkstra或A*从目标点向初始点进行反向搜索，然后机器人从起点向目标点移动，当遇到动态障碍物时，只进行局部的更改即可，效率明显提高。
本仿真基于matlab进行D*算法的动画演示。
2021/3/17 15:48:01
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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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