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

1、资源内容：基于Matlab实现蚁群算法路径规划仿真（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

基于java的医院管理住院系统的研究与实现上传的项目源码配置好环境和数据库均可以运行，为了方便大家对于java的学习，作为毕业设计的参考也是非常合适的，欢迎大家交流！

由于前段时间项目中使用到了自动换行的线性布局,本来打算用表格布局在里面一个个的用Java代码添加ImageView的，但是添加的View控件是不确定的，因为得靠服务器的数据返回，就这样手动用Java代码画布局的方式就这样夭折了，因为在表哥布局中我无法确定一行显示多少个ImageView的数目，所以无法动态添加，最后自能自己去看看那种能够换行的线性布局了，线性布局比较不好的是不能自动换行，也就是当设置LinearLayout的orentation 设置为vertical 为竖直方向也就是只有一列，每行只能显示一个View或者View的子类，当设置LinearLayout的orentitation

在软件开发过程中，接口测试是一个非常重要的环节。自动化接口测试通过一定的测试脚本和工具，实现对接口的功能和性能的测试，以及相应的数据验证和结果分析。基于Python的requests库是当前最常用的HTTP操作库之一，在自动化接口测试中有着广泛的应用。 自动化接口测试是软件开发过程中必不可少的环节，利用自动化测试可以提高代码覆盖率、减少重复性劳动和人为错误等问题。 requests是Python中第三方库，在接口测试常用的网络请求框架。它提供了一组简单易用的API，可以方便地模拟发送HTTP/HTTPS请求，并返回响应数据。借助这个工具，我们可以实现接口测试自动化。通过requests库，我们可以轻松构建各种类型的HTTP请求，如GET、POST等，并接收返回的响应信息进行处理。请求和响应报文都被封装成对象，可以方便地访问各个属性值，这使得自动化接口测试更加简便高效。综上， requests+Python 实现的自动化接口测试是一种比较成熟且省时省力的方案，可以极大提高接口测试效率和质量，同时减少人工验收中出现的偏差，更好地保证产品质量和满足用户需求。

基于matlab的多种图像去噪代码实现

windows visual studio C++ 蓝牙BLE客户端(蓝牙调试工具)的完整源码和例子，可用于调试蓝牙BLE的开发板，比如esp32。自己用了很多年，稳定，代码结构清晰 //注册通知回调 RegisterBleDeviceRecvData(call_back); //搜索蓝牙，打印搜索结果 ScanBLEDevice(5000); //根据搜索结果ID，连接制定蓝牙 char ID[] = "BluetoothLE#BluetoothLE60:e9:aa:1e:d4:02-34:85:18:98:e1:b2"; BLEHandle handle = ConnectBLEDevice(ID); if (NULL == handle) { printf("连接失败\n"); return -1; } //遍历Service和Characteristic unsigned int UUIDArryS[100] = { 0 };

使用基于PyTorch框架的LSTM（长短期记忆）网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务，包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型，该模型能够理解并比较两段文本的含义，判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤，包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估

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