本文介绍了基于行人社交模型的移动机器人动态避障方法，重点探讨了社会规范化导航的三个主要目标：自然性、舒适性和社会性。通过建立行人社交距离模型，包括私密空间、个人空间、社交空间和公共空间四个层次，机器人能够更好地理解和尊重人类的社交需求。文章详细描述了如何通过拼接二维高斯函数的半曲面来建模行人社交空间的不对称性，并提供了社会性成本地图的建模方法和动态避障算法的核心实现。最后，通过仿真案例展示了机器人在接近行人时如何优先考虑从行人身后绕行，以避免对行人产生心理压迫，从而提升人机交互的舒适性和信任感。 在移动机器人技术领域，实现与人类的和谐交互一直以来都是一个研究的热点。随着技术的进步，机器人不仅需要具备物理移动的能力，更需要在复杂的社交环境中表现出恰当的行为。本文深入探讨了一种基于行人社交模型的移动机器人动态避障方法，为机器人的社交能力提供了新的解决方案。 文章首先阐释了社会规范化导航的三个主要目标：自然性、舒适性和社会性。自然性涉及机器人行为与人类直觉期望的一致性；舒适性强调机器人行为应给周围的人带来最少的不适感；社会性则是指机器人在社会互动中应遵守的规则和规范。这些目标为机器人的社交行为提供了评价标准，也为后续的研究和算法设计指明了方向。 为了实现这些目标，文章提出了建立行人社交距离模型的概念。这个模型将人际空间划分为私密空间、个人空间、社交空间和公共空间四个层次，通过这样的划分，机器人能够识别并尊重人类在不同社交距离上的心理和行为特征。在私密空间内，人们通常不希望被外人打扰；个人空间则是一个人对亲近之人开放的区域；社交空间是指人们愿意进行更正式的社交活动的空间；而公共空间则是对所有人都开放的区域。通过这样的模型，机器人在移动过程中能够根据所处的不同空间选择合适的避障策略，从而减少对人类社交行为的干扰。 接下来，文章详细介绍了通过拼接二维高斯函数的半曲面来建模行人社交空间的不对称性。二维高斯函数在数学和统计学中经常用来描述数据的分布情况，而在这里，作者巧妙地利用其特性来模拟人类在空间分布上的偏好，比如人们可能更愿意面向某个方向行走，或对某些方向上的障碍物更为敏感。通过调整高斯函数的参数，可以灵活地模拟不同的社交空间偏好。 此外，文章提供了社会性成本地图的建模方法，这是一种将社交模型与机器人避障算法相结合的方法。通过构建一个考虑了社交成本的地图，机器人在规划路径时不仅考虑了物理上的障碍，还考虑到了社交上的“障碍”，比如过于接近或侵入人类的私人空间。这样，机器人在执行任务时能够更加注重人机交互的社会方面，从而在不影响他人的情况下完成任务。 动态避障算法的核心实现是文章重点描述的另一部分内容。动态避障是指机器人在移动过程中实时感知环境变化并作出响应的能力。这种能力对于移动机器人来说至关重要，因为机器人必须在与人类共同工作或生活时，能够及时地避免与其他行人的潜在冲突。文章介绍的避障算法能够使机器人根据当前的社会空间模型和环境情况，动态地调整其路径，以最自然和礼貌的方式避开障碍，尤其是在接近行人时，尽量选择从行人的身后绕行，避免在行人面前造成心理压迫感，从而提升人机交互的舒适性和信任感。 文章最后通过仿真案例进一步说明了机器人动态避障与社交模型的实际应用效果。这些案例显示了机器人在模拟城市环境中与行人交互的场景，其中包括了机器人如何识别行人，并根据行人社交模型选择合理的避让路径。通过这些案例的展示，可以直观地感受到在加入社交模型后，机器人的避障行为更加符合人类的社交习惯，表现出更高的自然性和社会性。 本文提出的方法在移动机器人领域具有重要的理论价值和实际意义。它不仅为机器人在现实世界中的应用提供了新的视角，也为未来的研究者提供了宝贵的参考和启示。通过更深入地理解和应用人类社交行为的规律，未来的机器人将能够更好地融入人类社会，成为真正意义上的社交助手。

内容概要：本文深入探讨了内嵌式永磁同步电机（IPMSM）复矢量电流调节器的设计及其动态解耦问题。首先介绍了IPMSM的基本特性和d、q轴电流存在的动态耦合问题，然后详细推导了复矢量数学模型，展示了如何将d、q轴电流转化为复矢量形式，从而简化了数学表达并消除了交叉耦合项。接着，文章设计了一种基于复矢量的电流调节器，采用比例积分（PI）控制算法，能够分别对d、q轴电流进行精准调节，实现动态解耦。最后，通过Matlab/Simulink进行了仿真验证，证明了该设计方案的有效性和优越性能。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员和技术工程师，尤其是关注IPMSM电流解耦问题的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提高IPMSM电流控制精度和响应速度的应用场合，如伺服系统和电动汽车驱动。主要目标是解决d、q轴电流之间的动态耦合问题，提升系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供了详细的数学推导过程和代码示例，有助于读者理解和实现复矢量电流调节器。同时强调了有效磁链的概念和复矢量运算的优势，指出了实际应用中需要注意的问题，如电感参数的准确性。

使用p5.js临摹一个动态图形并作出拓展，供大家参考，具体内容如下 原图形 由内向外，白色圆的半径依次增大，黑色圆的半径不变； 白色圆在上一个白色圆碰到之前就开始增大半径； 图中只能存在一个周期的变化； 临摹图形 使用P5.js，依照上文的规律进行临摹 画12对圆； 相邻圆之间半径差为25； 白色圆半径以周期为60帧的正弦函数的正数值部分变化，变化幅度为22； 相邻白色圆运动函数相位差为13帧； 代码如下： function setup() { createCanvas(400, 400); frameRate(30)//图形设为30帧 } function draw() { ba

编译好的OpenSSL-3.2.4动态库，可以直接项目使用

基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性,基于速度障碍法与改进评价函数的动态窗口DWA算法动态避障研究：地图适应性强且平滑性优化,改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码matlab ,改进DWA算法; 动态避障; 融合速度障碍法; 轨迹平滑性; 自由调节参数; MATLAB代码。,优化DWA算法：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑

本文详细介绍了使用ORCA（Optimal Reciprocal Collision Avoidance）算法进行动态速度避障的原理和实现方法。ORCA算法通过计算Agent之间的相对速度和位置，生成约束线以避免碰撞。文章首先解释了速度避障的基本原理，包括如何将空间坐标系转换为速度坐标系，并详细描述了如何计算最快脱离碰撞区域的向量。接着，文章介绍了如何获取邻居Agent并生成约束线，以及通过动态规划求解可行速度范围的过程。最后，提供了完整的示例代码和测试效果，展示了ORCA算法在多Agent导航中的实际应用。 ORCA动态速度避障算法是一种用于多智能体系统中的避障方法，尤其适用于需要在动态环境中进行实时避障的场景。算法的核心思想是通过分析智能体（Agent）之间的相对速度和位置信息，计算出最优的相对运动策略，确保在保证安全的前提下以最快的速度脱离潜在的碰撞区域。 在详细阐述ORCA算法的实现之前，文章首先介绍了速度避障的基本原理。这包括将传统的空间坐标系转换为速度坐标系，从而使得动态避障问题得以在速度空间内得到解决。文章进一步解释了如何根据Agent之间的相对运动状态确定最快的脱离向量，以此为基准来避免与其他Agent的碰撞。 在算法的具体实施部分，文章着重讲解了如何识别邻近的Agent，并基于这些Agent的信息生成约束线。这些约束线实质上是速度空间中的线性约束，它们定义了在保持不碰撞的前提下，Agent可以选择的速度范围。通过这些约束线，可以构建出一系列的线性规划问题，以求解在每个时间步中Agent可行的速度向量。 文章还详细说明了动态规划算法如何被应用于求解这些线性规划问题，从而确保在多Agent环境下的实时计算效率和安全性。动态规划的引入使得算法能够在考虑未来可能的状态变化的情况下，实时地计算出最优的速度向量。 为了加强理论与实践的结合，文章还提供了完整的源代码以及测试结果。这些示例代码不仅包含算法的主体逻辑，还包括了用于生成约束线、求解线性规划问题以及可视化测试结果的辅助函数。通过运行这些示例代码，用户能够观察到ORCA算法在具体多Agent导航场景中的表现，以及如何有效地避免碰撞并优化路径。 ORCA动态速度避障算法以其理论的严谨性和实现的高效性，在多智能体系统导航领域中占据了重要地位。通过实时的相对速度和位置计算，结合动态规划技术，ORCA算法不仅保证了避障的安全性，也展现了极佳的实时处理能力，为多智能体系统的自主导航提供了强有力的技术支持。

本文介绍了如何使用Python的turtle库绘制动态满屏爱心。首先通过两个圆形和一个正方形组合成一个爱心，并优化代码以提高绘制速度。接着将爱心定义为一个类，方便管理多个爱心实例，并根据爱心大小调整颜色和移动速度。在主函数中随机生成25个不同位置和大小的爱心，并通过循环让它们动态移动。当爱心移出屏幕左侧时，将其重新定位到右侧随机位置，实现循环效果。最终效果为粉色背景上多个红色爱心动态移动，虽然无法实现全屏效果，但填满画布的爱心依然具有视觉冲击力。 在编程领域，Python语言凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为许多开发者实现创意和自动化的首选工具。本文将深入探讨如何利用Python的turtle图形库来绘制动态的爱心图案，实现一个富有吸引力的视觉效果。turtle是Python中一个标准库，专门用于绘制各种图形，它的接口简洁直观，非常适合进行图形教学和可视化编程。 在绘制动态爱心的过程中，我们首先需要理解爱心图案的基本构成。通过细致的分析，我们可以将爱心简化为基本的几何形状——两个圆形和一个正方形的组合。这样的分解不仅有助于我们理解图形的构建过程，也为后续的编程实现提供了清晰的思路。接下来，为了确保绘制的效率，需要对代码进行相应的优化，这包括减少不必要的计算和循环，以实现平滑且流畅的绘制效果。 实现爱心动态效果的核心在于将爱心定义为一个类。这样做的好处在于，一旦爱心的绘制逻辑封装在一个类中，我们就可以轻松创建多个爱心实例，并根据需要对每个实例进行个性化的定制。例如，每个爱心实例可以根据其大小来调整颜色，以及设置不同的移动速度，从而为观看者带来更为丰富的视觉体验。此外，通过类的封装，代码的可维护性和可扩展性也得到了提升。 在主函数中，我们进一步通过随机函数来控制每个爱心的位置和大小，这样可以避免所有爱心看起来都完全一样，增加了动态画面的多样性。当爱心在移动过程中移出屏幕左侧边界时，程序会将其重新定位到右侧的随机位置，从而创造出一个无限循环的动态效果。这个过程可以通过循环结构来实现，而且可以通过调整循环的速度来控制爱心移动的快慢。 虽然实现全屏效果存在一定的技术挑战，但在屏幕上填满动态移动的爱心同样能创造出令人印象深刻的视觉冲击力。通过选择恰当的颜色搭配——例如粉色背景和红色爱心，可以进一步增强视觉效果的吸引力。最终，这一程序能够在用户的计算机上运行，展示出一个动态且有活力的爱心图案。 在软件开发领域，使用库来提高开发效率和实现复用是一种常见的做法。turtle库作为Python语言中的一个标准组件，为开发者提供了一个简单易用的图形绘制环境。开发者可以在这个基础上进行扩展和创新，实现各种图形的动态展示。本文所展示的利用turtle库绘制动态爱心的方法，不仅对初学者来说是一个很好的实践项目，也体现了图形编程在娱乐和艺术表达方面的重要作用。 通过上述的分析，我们可以看出，即使是简单的图形绘制项目，也可以在细致的构思和精心的设计下，成为一种具有吸引力的视觉展示。而Python及其turtle库的使用，为我们提供了一个简单而强大的工具，来实现这样的创意。这种结合编程与艺术的过程，不仅能够帮助开发者提高技术水平，也能够激发人们对编程的兴趣和创造力。

在IT行业中，动态链接库（DLL）是一种非常重要的软件组件，它封装了可重用的代码和数据，供多个应用程序共享。Delphi是一款强大的Object Pascal集成开发环境（IDE），广泛用于编写高性能的应用程序。本篇将详细介绍如何在Delphi XE10.3中创建静态DLL以及如何从其他Delphi应用程序中调用这些DLL。 我们要理解什么是静态DLL。与常规的动态DLL不同，静态DLL并不是在运行时由操作系统加载，而是将其代码和数据嵌入到使用它的可执行文件（如EXE）中。这样做的好处是减少了对系统DLL的依赖，但会增加目标程序的大小。 创建静态DLL的步骤如下： 1. **创建新项目**：在Delphi XE10.3中，选择"File" > "New" > "VCL Forms Application"，然后在"Project Options"中将项目类型设置为"Static Library"。 2. **设计接口**：在DLL项目中，你需要定义一个或多个接口，这些接口将暴露给调用者。接口通常包含方法声明，这些方法将在DLL中实现。 3. **实现接口**：在实现类中，完成接口所声明的方法。这些方法将包含实际的业务逻辑。 4. **导出接口**：为了使外部应用程序能够访问DLL中的接口，需要使用`exports`关键字在单元文件中导出接口。例如： ```pascal {$IF DEFINED(CLR)} [assembly: ComVisible(True)] {$ELSE} exports MyInterface1, MyInterface2; {$ENDIF} ``` 5. **编译DLL**：完成上述步骤后，可以编译DLL项目生成静态链接库文件。 调用DLL的步骤： 1. **导入DLL**：在需要使用DLL的Delphi EXE项目中，首先需要导入DLL的单元文件，如果DLL没有提供单元文件，你可以创建一个，并手动添加接口和方法声明。 2. **加载DLL**：使用`LoadLibrary`函数加载DLL。这一步是不必要的，因为静态DLL在编译时已经嵌入到EXE中。 3. **获取接口指针**：对于每个要使用的接口，使用`GetProcAddress`函数获取其地址。在静态DLL情况下，由于接口已内置于EXE，无需此步骤。 4. **创建接口实例**：使用`CoCreateInstance`或`QueryInterface`来创建接口实例并调用其方法。对于静态DLL，你可以直接调用接口方法，因为它已经被编译到EXE中。 5. **使用和释放**：调用DLL提供的方法执行所需功能，完成后，根据需要释放接口实例。 在提供的压缩包中，`ProjectGroup1.groupproj`和`ProjectGroup1.groupproj.local`是Delphi项目组文件，用于管理和组织相关项目。`dll`是编译生成的静态DLL文件，而`exe`是调用DLL的可执行文件。通过分析和运行这两个文件，你可以更直观地了解静态DLL的使用方式。 总结来说，Delphi XE10.3创建静态DLL涉及定义接口、实现功能、导出接口以及在EXE中调用接口。这个过程有助于代码复用，提高软件开发效率，同时减少系统资源占用。通过实际操作和研究提供的示例，你将能更好地理解和掌握这一技术。

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基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 在现代汽车技术领域中，能源管理是提高能效、延长续航里程和保障车辆性能的关键技术之一。其中，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）作为一种数学优化方法，在汽车的全局最优能量管理策略中扮演着重要角色。动态规划通过将复杂问题分解为较简单的子问题，并利用递推关系和边界条件求解，能够在多阶段决策过程中寻找最优解。 在提供的文件信息中，我们看到的是一种针对功率分流型车辆的能量管理策略，这种车辆结构类似于丰田的普锐斯（Prius）所采用的电子无级变速器（ECVT）。这种车辆构型的核心在于能够将发动机的机械能和电动机的电能合理分配，从而达到最优的动力输出和能量回收。 电池的SOC（State of Charge，电量状态）维持型策略是指在车辆运行过程中，通过实时监控电池的充放电状态，优化电池的充放电过程，以确保电池能在最佳状态下运行。这一策略对于延长电池寿命、提高能源利用效率至关重要。 程序采用MATLAB进行编写，MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的高性能数值计算和可视化软件。通过MATLAB编程，可以有效地实现动态规划算法，完成逆向迭代和正向寻优过程，寻找车辆在特定条件下的全局最优能量管理策略。逆向迭代是从最终状态开始，逐步向前计算最优解；而正向寻优则是从初始状态出发，按照特定策略计算每个阶段的最优决策。 DP算法作为整车能量管理策略的基础，不仅适用于当前程序，还为后续的ECMS（Equivalent Consumption Minimization Strategy，等效消耗最小化策略）和MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）等更高级的能量管理策略提供了良好的研究和开发基础。开发者可以在现有程序的基础上进行修改和扩展，以适应更多样化的车辆系统和运行环境。 动态规划在能量管理策略中的应用，强调了算法在解决实际问题中的重要性。它不仅要求工程师掌握扎实的数学和编程技能，还需要对车辆动力学和能源系统有深入的理解。通过动态规划，工程师可以有效地解决车辆能量管理中的多目标优化问题，实现车辆性能与能耗之间的最佳平衡。 此外，文件名列表中的“基于动态规划的全局最优能量管理策略随着”、“解析随着工业与科”、“分析一引言随着新”、“是一种基于算法”、“程序为”等，提示了文档内容的丰富性和专业性。这些文件名可能包含了对策略的分析、解释、研究和应用案例等内容，是理解和学习动态规划在能量管理中应用的重要参考资料。 动态规划在车辆全局最优能量管理策略中的应用，为工程师提供了强大的工具来优化车辆能源使用，提高能效，同时保证车辆性能。通过MATLAB这种强大的编程平台，可以开发出高效且易于扩展的动态规划算法，以应对未来汽车技术的挑战和需求。