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常见的图形算法主要有以下几种：栅格法，拓扑法，自由空间法和可视法。栅格法根据特定分辨率将外部环境离散为相同大小的网格。每个栅格由状态表示，即占用状态和空闲状态，指示栅格位置是否是障碍物。路径规划算法占用一个栅格，并通过搜索自由栅格并避开障碍物来规划由多个栅格组成的路径。拓扑方法将机器人的工作环境图规划成几个小空间，并通过小空间之间的连接线建立拓扑网络结构，路径规划算法搜索拓扑网络以规划由拓扑连接线组成的路径。自由空间法将实际环境规划成两个区域，即可移动区域和不可移动障碍区域。组合连接可移动区域中每个线段的中点形成地图模型，移动机器人在其中进行路径规划。视觉方法将初始位置，障碍的各个转折点和目的地两两相连，组成多线段路径结构。通过路径规划算法，可以在这些线段上规划从起始位置到目的地的完整路径。

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本文以WoS数据库和CNKI数据库为样本，使用HistCite分析了Kano模型的研究现状，然后分析了Kano模型的引用网络，比较了Kano模型研究的主题和重点。 最后，根据引文网络和研究主题，提出了Kano模型的未来发展方向。

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“大数据”的到来，为中国学前教师的专业发展带来了新一轮的挑战。 同时，也对幼儿教师的专业发展提出了新的要求。 本文以大数据为视角，通过分析大数据环境下幼儿教师专业发展面临的困惑，提出了大数据环境下幼儿教师专业发展的路径。 首先是改变传统观念，重塑幼儿教师的作用。 二是转变教学思路，改变幼儿教师的教学方式。 三是更新发展模式，使幼儿教师的专业发展模式与时俱进。 最终目标是使学前教师更好地提高其专业发展技能。

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。