Android studio版的地图路径规划，里面是对步行，驾车，和公交的路线显示，以及定位跟随等

六足步行机器人的毕业设计说明书

两点式双足步行机器人步态规划方法及其实验研究，马冬，罗翔，本文首先针对两点式双足步行机器人样机建立运动学模型；其次，提出约束条件，求取机器人一个步行周期中始末与COP切换瞬间步行姿态

本文首先设计了两足步行机器人 的本体结构，并选择舵机作为驱动源。然后，基于广义坐标对该机器人进行了运动 学建模，该方法运算简便、直观易懂。论文重点讨论了动态步行的算法设计，详细 分析了基于零力矩点的仿人机器人动态步行运动规划方法。结合机器人的几何约束 和运动约束，推导机器人参数化步态设计的推导公式，机器人步态的参数化设计大 大方便了机器人的运动学和动力学分析。最后，介绍了运动规划的实验设计，并对关 节调试作了总结和分析，指出了存在的问题和解决的办法。

步速、步行周期和时相 步速（walking velocity） 行走时单位时间内在行进的方向上整体移动的直线距离称为步速，即行走速度，通常用m/min表示。一般健全人通常行走的速度约为65～95m/min。也可以用步行10m所需的时间来计算。 步行周期（gait cycle） 在行走时一侧足跟着地到该侧足跟再次着地的过程被称为一个步行周期，通常用时间秒（s）表示。一般成人的步态周期约为1～1.32 s左右。 步行时相（gait phase/period） 行走中每个步态周期都包含着一系列典型姿位的转移。人们通常把这种典型姿位变化划分出一系列时段，称之为步态时相（gait phase），一个步行周期可分为支撑相（stance phase）和摆动相（swing phase）。一般用该时相所占步态周期的百分数（cycle%）作为单位来表达，有时也用秒（s）表示。

论文研究-基于巢式和交叉巢式logit的行人步行行为模型.pdf,  为量化分析行人行为并仿真行人步行轨迹，建立基于巢式和交叉巢式logit的行人步行行为模型.首先，提出建模思路，重点分析行为理论、NL模型和CNL模型等基本理论.其次，将行人分为自由流和非自由流两种状态，针对保持原方向、距离目的地更近、自由流下的变速、躲避对向行人和超越同向行人5种步行意愿，分别建立效用函数，构建行人步行行为的NL模型和CNL模型.最后，通过视频采集的数据，运用biogeme软件标定模型系数，并与实际的行人轨迹比较分析模型的准确性，发现模型能够以80.26\%的准确性拟合实际行人轨迹.结果表明，模型能准确拟合低密度情况下的行人步行轨迹，具有实际应用价值.

人体活动识别 数据集链接： 使用的库： Keras，Scikit-Learn，Numpy，Matplotlib和Pandas 档案结构： 有8个主要文件：4个用于数据管理，4个用于机器学习代码，1个用于绘制结果。 数据管理文件： 1，由于数据集非常大（〜1.4 GB），因此将其划分为13个文件，并使用脚本``compress_file.py''和``compress2.0.py''对这13个文件中存储的数据集进行下采样以获得13个文件压缩文件。 2.脚本“ merge.py”和“ merge2.0.py”用于合并压缩文件，以获取用于训练的数据集。 2.0脚本用于合并加速度计和陀螺仪数据

四足 Arduino 四足步行者 版本 3

双足步行机器人DIY 作者： [日]阪本範行（Noriyuki Sakamoto） 原文作者：Noriyuki Sakamoto 譯者：崔素蓮 出版社：科學出版社 出版日期：2010/09/01 語言：簡體中文

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