针对栅格环境下存在任意形状的静态障碍物问题，提出了结合二分搜索法的牛耕式全覆盖路径规划算法，该算法可以加速寻找下一个未覆盖空间的初始位置，提高了覆盖的效率。对该算法在多种室内环境中进行仿真，仿真结果表明该算法切实可行。另外，通过与其他全覆盖算法进行对比，结果表明该方法能有效地降低重复覆盖率。

视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 讲解方式： 以基础入门为主，使用PPT进行讲解，每个技术都配有相应的Demo进行知识落地理解 课程亮点： 适合对SSM没有使用过的同学，讲解通俗易懂，覆盖了当前SSM使用的基本操作 课程内容： 1、Spring简介及快速入门 2、Spring配置文件及其相应API 3、Spring注解开发 4、Spring web环境及其Junit的集成 5、Spring JDBCTemplate的基本使用 6、Spring AOP的介绍及其配置使用 7、Spring的声明式事务控制 8、SpringMVC的介绍及其快速入门 9、SpringMVC的数据请求和响应 10、SpringMVC的异常处理及其拦截器 11、MyBatis简介及其入门 12、MyBatis的配置文件详解 13、MyBatis的多表操作 适用人群： 在校大学生／职场小白 Spring部分： 1、Spring简介 2、Spring快速入门 3、Spring配置文件详解 4、Spring依赖注入详解 5、Spring相应API 6、Spring数据源集成配置 7、Spring注解开发 8、Spring集成Junit测试 9、Spring集成web环境 10、Spring JDBCTemplate基本使用 11、SpringAOP简介和快速入门 12、Spring XML方式配置AOP 13、Spring注解方式配置AOP 14、Spring编程式事务控制介绍 15、Spring基于XML方式的声明式事务控制 16、Spring基于注解方式声明式事务控制 SpringMVC部分： 1、SpringMVC简介 2、SpringMVC组件解析 3、SpringMVC数据响应 4、SpringMVC数据请求 5、SpringMVC文件上传 6、SpringMVC+Spring完成练习 7、SpringMVC拦截器 8、SpringMVC异常处理机制 MyBatis部分： 1、MyBatis入门操作 2、MyBatis的Dao层实现方式 3、MyBatis的映射文件深入 4、MyBatis的核心文件深入 5、MyBatis的多表操作 6、MyBatis的注解开发

【机器人控制技术】课程论文/大作业。 本文首先对机器人的运动模型和全覆盖路径规划算法进行研究，分析两种典型的全覆盖路径规划算法：单元分解法和生物激励神经网络法，指出两种算法存在的不足。本文设计了针对生物激励神经网络法容易出现相同活性值的栅格问题，给出改进的栅格活性值的计算方法，加入能量消耗函数对其进行修正。

资源对应https://onefire.blog.csdn.net/article/details/120736588博客，这个是一个完整的基于SpringBoot架构的Java项目，使用idea或者eclipse打开就可以使用。对零基础或小白，以及测试工程师，有很大的参考价值。

自主清洁机器人仿真 效果展示视频 全覆盖路径规划 自主探索建图 安装依赖 sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-turtlebot3 ros-${ROS_DISTRO}-navigation ros-${ROS_DISTRO}-dwa-local-planner ros-${ROS_DISTRO}-slam-karto 使用方法 自主探索 该程序在Ubuntu 16.04+kinetic上测试通过， Ubuntu 18.04+melodic 请参看 分支 explore中为自动探索的包，这里用的karto slam，可以搭配其他的slam算法 自主探索建图示例启动方法 export TURTLEBOT3_MODEL=burger roslaunch clean_robot auto_slam.launch 自主探索 清扫启动方法 export TURTLE

基于子区域的机器人全覆盖路径规划的环境建模

行业分类-物理装置-全覆盖路径生成方法及生成装置、智能机器人及存储介质.zip

基于大数据、云计算技术的审计全覆盖问题研究.pdf

大数据技术下高校审计全覆盖研究.pdf

MOBOTIX双镜头拼接全景的优势 − 出色的拼接效果（无拼缝） − 单一编码视频流，便于第三方平台后续处理 − 自带智能分析，也可推送给第三方平台进行智能分析 − 垂直角度大（67°），底部盲区小 − 码率小：6Mbp