二维激光slam导航算法move_base改进版本 通过在move_base_params.yaml中配置参数可实现移动机器人的二次调整，解决机器人定位精度设置太高而影响到达目标点的概率底的问题。 pid_kp: 0.5 pid_kd: 0.5 pid_ki: 0.1 #超时时间 pid_time_out: 200 #目标位置精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_xy_goal_tolerance: 0.005 #目标角度精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_yaw_goal_tolerance: 0.005 #目标位置精度容忍值 pid_tolerate_xy_goal_tolerance: 0.01 #目标角度精度容忍值 pid_tolerate_yaw_goal_tolerance: 0.01 #大于30cm时不能调整，误差太大 pid_distance_threshold: 0.3 pid_isStartPid: true #是否是全向底盘 isOmni: false 视频地址：https://b23.tv/JYhZ8ig

本工具采用人工智能算法，可以精确地识别二维码，并对不完整的二维码进行修正，速度快，精度高，是人工智能专家和业余爱好者都不能错过的一款软件！

路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。

DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的动态方法，它由Dieter Fox等人在1997年提出。DWA主要设计用于处理机器人的动态规划问题，尤其是在机器人需要考虑自身运动学约束和环境中的动态障碍物时。以下是DWA算法的详细介绍： ### 1. 算法背景 在许多实际应用中，机器人面临的路径规划问题不仅需要考虑静态障碍物，还需要实时响应环境中的动态变化。DWA算法通过使用一个动态窗口来评估潜在的运动，从而适应这些动态条件。 ### 2. 算法原理 DWA算法的核心思想是在每个时间步评估机器人的多个潜在运动，并选择一个既避开障碍物又达到目标的运动。 #### a. 动态窗口 在每个时间步，算法不是在整个工作空间中搜索，而是在机器人周围的一个有限的“动态窗口”内进行采样。 #### b. 运动评估 对于每个采样点，算法评估该运动的“好坏”，考虑因素包括到达目标的距离、避开障碍物的程度以及机器人的运动学约束。 #### c. 概率选择 算法根据评估为每个运动分配一个概率，然后随机选择一个运动作为下一步的执行动作。 ### 3. 算法步骤

最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！

二维码制作zxing的开发文档zxing-api.chm 自己制作的

批量生成二维码、批量生成条形码，全自动生成二维码、全自动生成条形码等等，应有尽有。支持EXCEL 2007、2010、2013、2016、2019、2021，也支持WPS

将文本内容放到编辑器里，点击创建二维码就可以生成二维码图片，将网址封装成二维码，手机一扫，即可打开网址，一般用在销售终端

采用C#(VS2008)开发二维码BarCode案例经典，通过调用动态链接库(Dll)生成PDF417、QrCode、DataMatrix和HanXin二维条码，提供非托管接口调用方法，图像打印与串口读取典型方法，源码参考和详细文档说明

简单的二维数组与结构体简单的二维数组与结构体简单的二维数组与结构体简单的二维数组与结构体简单的二维数组与结构体简单的二维数组与结构体