### 智能移动机器人路径规划及仿真 #### 引言 随着科技的进步，智能移动机器人的研究已经从理论探索走向实际应用阶段。特别是在自主导航、动态避障以及避障时间方面，移动机器人面临着越来越高的要求。对于在复杂且动态变化的环境中运行的地面智能机器人而言，路径规划成为其核心技术之一。因此，研究高效、可靠的路径规划方法具有重要意义。 #### 国内外研究现状 本论文首先对国内外机器人路径规划的研究现状进行了全面回顾，包括各种路径规划方法的特点、优缺点及其应用场景。通过比较分析，可以发现不同方法在解决特定问题时的表现差异，为后续研究提供了参考依据。 #### 移动机器人的建模与路径规划方法 在介绍了国内外研究现状之后，论文详细阐述了几种传统移动机器人建模与路径规划的方法，例如： 1. **图搜索算法**：如A*算法，它是一种启发式搜索算法，在搜索过程中考虑了节点到达目标的估计成本，能够找到最短路径。 2. **潜在场法**：利用吸引场和排斥场来引导机器人运动，实现避障的同时达到目标位置。 3. **遗传算法**：模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，寻找最优解或近似最优解。 4. **神经网络方法**：利用人工神经网络的学习能力，训练出能够处理路径规划任务的模型。 这些方法各有优势，但也存在局限性，比如局部最优问题、计算效率等。 #### 主要算法介绍 本论文提出了三种创新性的路径规划算法，具体如下： 1. **基于虚拟行走模块和旋转矢量算法的路径规划**：这种方法结合了虚拟行走模块的概念与旋转矢量的思想，能够根据当前状态自动调整机器人的运动方向，从而避开障碍物并到达目标位置。该算法特别适用于需要快速响应变化环境的场景。 - **虚拟行走模块**：将机器人的移动行为抽象成一系列虚拟动作单元，通过调整这些单元的参数（如速度、方向等）来规划路径。 - **旋转矢量算法**：利用矢量运算确定机器人应朝哪个方向移动以避开障碍物，同时确保向目标点靠近。 2. **基于视觉的道路跟踪算法**：通过视觉传感器获取环境信息，识别道路特征，并据此调整机器人的行驶轨迹。这种方法能够有效应对开放环境下的路径跟踪问题，尤其适合于城市道路或野外环境下行驶的机器人。 3. **基于圆弧轨迹的四轮自主车行走模式**：该算法设计了一种基于圆弧轨迹的路径规划方案，适用于四轮驱动的自主车辆。通过精确控制每个车轮的速度和转向角度，使车辆能够沿着预设的圆弧路径行驶，有效避免碰撞并提高行驶效率。 #### 仿真验证 为了验证上述算法的有效性和可行性，作者使用了VC++和OpenGL开发了仿真软件。该仿真软件具备友好的用户界面和丰富的功能，能够模拟不同的环境条件，测试机器人在各种情况下的表现。通过对仿真结果的分析，可以看出这三种算法均能在不同程度上满足路径规划的需求，特别是针对复杂环境下的避障和导航问题。 #### 结论 本论文不仅总结了现有路径规划方法的特点和局限性，还提出了一系列创新性的算法，通过仿真验证了这些算法的有效性。这些研究成果为进一步优化智能移动机器人的路径规划性能提供了有价值的参考。随着技术的不断进步，相信未来智能移动机器人将在更多领域发挥重要作用。

《阿里巴巴安卓开发规范》是针对Android应用开发的一套详尽指南，旨在提升代码质量、增强团队协作效率以及优化软件性能。这份规范源自阿里巴巴集团在长期的Android开发实践中积累的经验和最佳实践，对于任何想要在Android平台上进行专业开发的工程师来说，都具有极高的参考价值。 1. **命名规范**： - 命名应清晰、简洁且具有描述性，避免使用无意义的缩写。 - 类名使用大驼峰式命名，如`MyActivity`。 - 变量名使用小驼峰式命名，如`myVariable`。 - 常量名全大写，单词间用下划线分隔，如`MY_CONSTANT`。 2. **代码结构与组织**： - 模块化设计，将功能相近的代码归为一个模块，降低耦合度。 - 使用MVP（Model-View-Presenter）或MVVM（Model-View-ViewModel）架构模式，分离业务逻辑与界面展示。 - Activity和Fragment职责明确，避免过度复杂化。 3. **内存管理**： - 避免内存泄漏，正确使用` WeakReference`和`SoftReference`。 - 使用`LiveData`和`ViewModel`管理数据生命周期，防止内存泄漏和状态丢失。 - 注意`Context`的使用，避免在静态对象中持有`Context`实例。 4. **性能优化**： - 尽量减少主线程操作，避免UI卡顿，使用`AsyncTask`、`Handler`或`Coroutines`处理耗时任务。 - 使用`Glide`或`Picasso`进行图片加载优化，防止内存溢出。 - 对数据库查询进行优化，避免大量并发操作。 5. **资源管理**： - 使用维度适配，确保应用在不同分辨率和屏幕尺寸设备上正常显示。 - 使用`dimens.xml`和`strings.xml`等资源文件管理全局变量。 - 图片资源按需加载，避免一次性加载所有图片导致内存占用过高。 6. **版本控制与代码审查**： - 使用Git进行版本控制，遵循良好的提交和合并策略。 - 强制代码审查，确保代码质量与规范性。 7. **测试**： - 实现单元测试和集成测试，确保代码功能正确。 - 使用 Espresso 进行UI自动化测试，提高测试覆盖率。 8. **安全**： - 不在代码中硬编码敏感信息，如API密钥和URL。 - 使用HTTPS协议保证数据传输的安全性。 - 对用户输入进行校验，防止SQL注入和XSS攻击。 9. **持续集成与持续部署(CI/CD)**： - 配置Jenkins、GitLab CI/CD或其他类似工具，实现自动化构建和测试。 - 使用版本号管理，遵循语义化版本规则。 10. **文档编写**： - 撰写清晰的API文档和开发者指南，方便团队协作。 - 代码中添加必要的注释，解释关键逻辑和复杂实现。 遵循《阿里巴巴安卓开发规范》，不仅有助于提高代码质量，还能提升开发效率，减少bug，增强应用的稳定性和用户体验。在实际开发过程中，不断学习和实践这些规范，将使你成为一名更优秀的Android开发者。

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

最新移动号码号段归属地，包含省份、城市、运营商、邮政编码等，超50W条记录，示例如下： pref phone province city isp post_code city_code area_code 130 1300000 山东 济南 联通 250000 0531 370100 130 1300001 江苏 常州 联通 213000 0519 320400 130 1300002 安徽 巢湖 联通 238000 0551 340181

【标题解析】 "中国移动业务管理系统源码(SSH框架)"这一标题揭示了这是一个与移动通信业务管理相关的软件系统，其核心开发技术采用了SSH框架。SSH是三个开源Java框架的缩写，分别是Struts、Spring和Hibernate，它们常被用于构建企业级的Web应用。 【描述分析】 描述中的信息与标题相同，再次强调了这个压缩包包含的是中国移动业务管理系统的源代码，并且是基于SSH框架进行开发的。源码通常包含程序设计的原始代码，对于开发者来说，它是理解系统工作原理、学习或进行二次开发的重要资源。 【SSH框架详解】 1. **Struts**：Struts是MVC（Model-View-Controller）设计模式的一个实现，它使得开发者可以将业务逻辑、表示层和控制逻辑分离，提高了代码的可维护性和可扩展性。在本系统中，Struts可能负责处理HTTP请求，协调各个组件，并提供视图模板来展示数据。 2. **Spring**：Spring框架是一个全面的企业级应用开发框架，提供了IOC（Inversion of Control，控制反转）和AOP（Aspect-Oriented Programming，面向切面编程）等核心特性。在系统中，Spring可能用来管理对象依赖，执行事务控制，以及实现面向切面的解耦和增强功能。 3. **Hibernate**：Hibernate是一个对象关系映射（ORM）框架，它简化了Java应用与数据库之间的交互。通过Hibernate，开发者可以使用Java对象来操作数据库，而无需编写SQL语句，降低了数据库操作的复杂性。在业务管理系统中，Hibernate可能用于处理数据的持久化，如用户的业务数据存储和检索。 【文件名称列表】 由于未给出具体的子文件名，我们无法详细描述每个文件的功能。但通常，一个业务管理系统源码包可能包含以下部分： - **配置文件**：如struts-config.xml, spring-context.xml, hibernate.cfg.xml等，用于设置框架的配置信息。 - **模型类**：代表业务对象，如用户信息、订单信息等。 - **DAO（Data Access Object）层**：负责数据库操作，与Hibernate接口交互。 - **Service层**：封装业务逻辑，调用DAO操作数据。 - **Controller层**：处理用户请求，调用Service并返回响应。 - **视图**：包括JSP或HTML页面，用于展示数据。 - **测试代码**：单元测试和集成测试，验证代码功能正确性。 - **库和依赖**：jar文件，包含了系统运行所需的外部库。 【潜在的学习与实践价值】 这个源码包对学习Java Web开发和SSH框架的初学者来说具有很高的价值。通过阅读和分析源码，开发者可以了解如何在实际项目中应用SSH框架，学习企业级应用的设计模式和最佳实践。同时，对于中国移动的业务管理流程，也能从中获取到一些实际的业务处理逻辑和规则。

在UE4（Unreal Engine 4）和UE5（Unreal Engine 5）这两个流行的实时3D创作工具中，触摸屏交互是为用户提供直观控制的重要功能。尤其在移动设备和现代多触点设备上，理解如何处理触摸屏上的移动、旋转和缩放事件对于创建优秀的触控体验至关重要。本文将深入探讨UE4和UE5中的触摸屏事件处理机制，以及如何利用这些事件来实现上述操作。 UE4和UE5都提供了内置的输入系统来处理各种类型的用户输入，包括鼠标、键盘、游戏手柄和触摸屏。触摸屏事件通过`FInputEvent`类表示，该类是所有输入事件的基础类。对于触摸事件，主要有以下几种类型： 1. **触摸开始**：当用户首次接触屏幕时，会触发`FTouchEvent`，其中`TouchEventType`为`ETouchType::TouchDown`。 2. **触摸移动**：用户在屏幕上滑动手指时，会产生一系列的`FTouchEvent`，其`TouchEventType`为`ETouchType::TouchMove`。 3. **触摸结束**：当用户抬起手指离开屏幕时，事件类型为`ETouchType::TouchUp`。 在UE4中，可以通过`UUserWidget`类来处理触摸事件。你可以重写`BeginTouchMove`, `BeginTouchDown`, 和`EndTouchUp`等函数来响应相应的触摸事件。同时，可以使用`AddTouchHandler`方法注册特定的触摸事件处理函数。 在UE5中，虽然基本的触摸事件处理方式没有本质改变，但引擎引入了更强大的C++和蓝图API，使得处理触摸事件更加便捷。例如，可以使用新的`TouchEvent`节点在蓝图中处理触摸事件。此外，UE5的`WorldContextObject`提供了一种更统一的方式来处理不同设备的输入，包括触摸屏。 移动、旋转和缩放操作通常涉及多个触摸点。例如，在多点触摸场景下，两个手指的触摸开始和移动事件可以用来实现缩放，而一个手指的移动可以用于平移。以下是如何实现这些功能的一般步骤： - **移动**：计算两个触摸点之间的中心点，然后根据新位置与原始中心点的差值来移动对象。 - **旋转**：计算两个触摸点形成的角度变化，并应用这个角度到对象的旋转。 - **缩放**：测量两个触摸点之间的新距离与原始距离，然后根据比例因子调整对象的大小。 在UE4和UE5的蓝图中，可以通过创建`TouchInputComponent`来处理多点触摸。使用`TouchInputComponent`的`AddTouch`和`RemoveTouch`节点来管理触摸事件，并使用`GetPinchZoomDelta`或`GetTwoFingerPanDelta`等节点获取缩放和平移信息。 为了优化触摸输入，还可以考虑触摸输入的防抖动处理，避免因为快速连续的触摸事件导致的不必要动作。此外，触摸事件的响应速度和流畅性也非常重要，可能需要适当调整引擎的输入刷新率和处理逻辑。 UE4和UE5为开发者提供了丰富的工具和API，以支持在触摸屏设备上实现移动、旋转和缩放等交互操作。通过理解和熟练运用这些功能，可以创建出更加直观和自然的用户体验。在实际项目中，应根据具体需求进行定制化开发，确保触控功能既高效又易于使用。

随着移动机器人应用领域的扩大和工作环境的复杂化，传统路径规划算法因其自身局限性变得难以满足人们的要求。近年来，智能仿生算法因其群集智慧和生物择优特性而被广泛应用于移动机器人路径规划优化中。首先，按照智能仿生算法仿生机制的来源，对应用于路径规划优化中的智能仿生算法进行了分类。然后，按照不同的类别，系统的叙述了各种新型智能仿生算法在路径规划优化中取得的最新研究成果，总结了路径规划优化过程中存在的问题以及解决方案，并对算法在路径规划优化中的性能进行了比较分析。最后对智能仿生算法在路径规划优化中的研究方向进行了探讨。

　商场买单时只需要将手机靠近POS终端，进行指纹触摸完成购物体验；再或者只需连按智能手表的两侧按钮，表盘靠近读卡器即可。这样的场景很快就要到来。上周五，银联发布消息，同时与苹果及三星就ApplePay及三星Pay入华达成协议，并称2016年初推出此服务。

本文提出了一种基于三维（3D）几何的随机模型（GBSM），用于捕获矩形隧道中1.8 GHz的无线电信道的非平稳性。 推导时变（TV）复信道增益以获取时域，频域和空间域的统计属性，例如时变自相关函数（TV-ACF），时变多普勒功率谱密度（ TV-DPSD）和时变空间互相关函数（TV-CCF）。 然后，对电视散射环境下不同时间点的电视频道统计特性进行了提取，并提出了造成电视频道不稳定的特点。 此外，设置了三种方法，包括“接近”，“到达”和“离开”，以便对DPSD在发射器和接收器之间的相对位置下的行为进行全面研究。 在相关函数方面，通过与测量结果的良好一致性突出了所提出的3D GBSM的可靠性。