针对障碍环境下空间最优路径分析问题，提出了一种基于量子粒子群优化的空间最优路径分析方法。该方法采用栅格法进行环境建模，利用量子粒子群优化算法参数少、收敛速度快、鲁棒性好、能够较好地收敛于全局最优点等优点，搜索一条无障碍路径。仿真实验结果验证了该方法的有效性，是在障碍环境中寻找一条空间最优路径的一种较好的方法。

这个是一个利用安卓系统内的辅助功能中的文字转语音来实现屏幕取词的demo。 该demo中能取到系统内所有页面上可点击的控件上的文字，不包括webview及textview 另，在\res\xml\serviceconfig.xml中的flag中加入flagRequestTouchExplorationMode、flagRequestEnhancedWebAccessibility，并增加两个属性android:canRequestEnhancedWebAccessibility和android:canRequestTouchExplorationMode为true，就可以获取所有控件中的文字，包括webiview（chrome浏览器），当然这样会改变整个手机的所有操作，原来的单指操作需要用双指来完成。该demo尚未实现具体逻辑，可参照google的开源应用talkback

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本书列举了影响正确思维的各种障碍,介绍了如何形成正确思维形式的方法,尤其侧重于创造性思维的形成。书中指出，在面对变革时共有四种障碍，分别是感知障碍(Percep-tual blocks)、情感障碍(emotional blocks)、文化和环境障碍(cultural and environmental blocks)、知识和表达障碍(intel-lectual and expressive blocks)。感知障碍主要是指让人无法清楚认知问题本身造成的障碍，这主要是认知方式造成的，对环境、问题、事件本身缺乏充分的了解，无法从不同角度看问题等等；情感障碍主要是影响变革的情绪、情感障碍，比如说人们害怕风险和失败，害怕不确定性，不喜欢打破习惯，对新观点过早下判断等；文化和环境障碍是来自于外部环境，社会常常会强加一些抑制变革过程的严格准则，对传统的依赖也会阻碍创造性思维；知识障碍主要是因为缺乏解决问题相应的知识基础，或者使用错误的策略解决问题，缺乏灵活性，表达障碍主要是无法有效交流造成的。

RVO_Py_MAS 多智能体系统的互易速度障碍（RVO）的Python实现 @ARTICLE{8361450, author={M. {Guo} and M. M. {Zavlanos}}, journal={IEEE Transactions on Robotics}, title={Multirobot Data Gathering Under Buffer Constraints and Intermittent Communication}, year={2018}, volume={34}, number={4}, pages={1082-1097}, doi={10.1109/TRO.2018.2830370}} 描述 该软件包包含一个即插即用的Python软件包，用于基于双向速度障碍（ ）和混合速度障碍（ ）的多智能体系统中的避免碰

centos7中文包包安装及命令提示汉化一、环境说明二、汉化配置过程三、效果演示 一、环境说明 yum源：阿里源（点击查看配置方法） 博客使用的linux版本：CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 阿里源和中科源都可以，已经测试 讲配置不说版本的，不说明环境的都是埋雷 二、汉化配置过程 建议使用root账户配置 yum安装中文包 centos7： yum groupinstall fonts centos6 yum groupinstall Chinese-Support 有中文包可以跳过此步骤 2.备份语言环境(可以省略) cp /etc

基于51单片机制作的小车，超声波测距，自动规避，可蓝牙控制

【路径规划】基于粒子群的无人机三维路径规划含障碍matlab源码.zip