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山东大学软件学院2022级多核实验加复习资料

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很多同学问我怎么实现全局轨迹加局部局部实时轨迹，下面就是实现的思路。 1、首先，我们的代码主体还是DWA三维的代码； 2、我们生成一条全局的参考代码（也可以是三维RRT算法计算得到的轨迹）； 3、给机器人一个感知范围，当感知到全局路径上有障碍物时，则计算出可以避开障碍物的切入点和切出点，这两个分别是全局路径上的路径点；（切出点就是从全局路径点出来的点，切入点就是回到全局路径上的点）； 在现代机器人技术中，路径规划是指机器人从起始点到目标点进行自主移动的过程中的运动规划。路径规划的核心目标是在机器人运动的过程中，避开障碍物，保证运动的安全性和效率。为了达到这一目的，路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。 全局路径规划主要负责在全局的地图信息中为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。为了实现这一目标，研究者们开发出了许多高效的路径规划算法。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法就是一种被广泛使用的基于概率的路径规划方法，特别适合于高维空间和复杂环境的路径规划问题。RRT算法的基本思想是从起始状态开始，随机地在空间中扩展树状结构，并逐步逼近目标状态，最终生成一条可行走路径。RRT算法通过随机采样来增加树的节点，再使用贪心策略选择最佳扩展方向，直到找到一条连接起点和终点的路径。 然而，全局路径规划虽能给出一条大致的行走轨迹，但在实际操作过程中，环境信息的实时变化（如动态障碍物的出现）往往要求机器人能够实时调整自己的行进路线。这时就需要局部路径规划发挥其作用。局部路径规划的核心在于根据机器人当前的感知信息快速生成一条避障后的可行路径。动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）就是局部路径规划中的一种常用算法，其主要思想是根据机器人的动态模型，考虑机器人在极短时间内可能达到的所有速度状态，并从中选择一个最优速度以避免障碍物和达到目标。DWA算法能够在短时间内做出快速反应，实现局部路径的实时调整。 将全局路径规划和局部路径规划结合起来，可以使得机器人在运动中既考虑了整体的效率，又能够灵活应对突发事件。这种混合式路径规划方法的实现思路是：首先使用全局路径规划算法生成一条参考路径，然后机器人在执行过程中不断利用局部路径规划算法来微调自己的行动，以避开障碍物。当机器人通过传感器感知到全局路径上存在障碍物时，局部路径规划算法将被激活，计算出一条避开障碍物的切入点和切出点，切入点和切出点都位于全局路径上。切入点是机器人离开全局路径开始避开障碍物的路径点，而切出点则是机器人成功绕过障碍物后重新回到全局路径上的路径点。 结合全局路径规划和局部路径规划的优点，可以实现机器人的高效、安全导航。例如，在实现代码中，尽管代码主体基于DWA算法，但也能够接受通过三维RRT算法计算得到的轨迹作为全局路径参考。这样的策略保证了机器人在复杂环境中的导航能力和实时避障的灵活性。 为了方便其他研究者和工程技术人员理解和复现上述路径规划方法，文章还包含了详细的注释。这样的做法不仅可以帮助读者更好地理解算法原理，同时也能够促进相关技术的交流和创新。

《太原理工大学C语言题库加历年题》是一个针对C语言学习者的重要资源，尤其适合大一新生进行自我提升和备考。这份资料集由资深学长精心整理，包含了丰富的练习题和历年考试真题，旨在帮助学生更好地理解和掌握C语言的核心概念、语法结构以及编程技巧。 1. **C语言基础知识**：C语言是计算机科学的基础，它的语法简洁明了，对底层操作支持良好。学习C语言，首先要理解基本的数据类型（如int、char、float、double等），掌握变量的声明与初始化，了解常量的使用。 2. **控制结构**：包括条件语句（if...else、switch...case）和循环语句（for、while、do...while），这些是程序流程控制的关键，用于实现条件判断和重复执行。 3. **函数**：C语言中的函数是代码组织的基本单元，可以实现代码复用。了解函数的定义、调用、参数传递以及返回值，是编写大型程序的基础。 4. **数组与指针**：数组是存储同类型元素的集合，指针则是存储内存地址的变量。理解指针与数组的关联，能灵活运用指针进行动态内存管理及高效数据操作。 5. **结构体与联合体**：结构体允许我们将不同类型的数据组合在一起，而联合体则是在同一内存位置上存储不同类型的变量。理解它们的用法，有助于处理复杂的数据结构。 6. **预处理器**：预处理器负责在编译前进行文本替换，如#include引入头文件，宏定义等，是C语言程序的重要组成部分。 7. **文件操作**：学习如何使用C语言读写文件，包括打开、关闭、读取和写入等操作，这是实际项目中常见的需求。 8. **错误处理与调试**：学会使用assert断言来预防和检测程序中的错误，以及使用调试工具（如GDB）来查找和修复问题。 9. **历年试题解析**：历年试题是了解考试重点和出题趋势的重要途径，通过做历年试题，可以检验学习效果，查漏补缺，提升解题能力。 10. **实践应用**：理论学习的同时，进行大量的编程实践至关重要。通过编写小程序，解决实际问题，可以加深对C语言的理解，提高编程技能。 这个题库不仅提供了理论知识，还有实战题目，对于初学者来说是一份宝贵的参考资料。通过系统的学习和反复的练习，相信你能够早日通过C语言的相关考试，为后续的计算机科学学习打下坚实基础。

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基于两轮差速移动机器人的模型预测控制(mpc)轨迹跟踪(simulnk模型加matlab代码，无联合仿真，横纵向跟踪) ，最新 1.轮式移动机器人(WMR,wheeled mobile robot) 基于两轮差速移动机器人的模型预测控制轨迹跟踪，既可以实现车速的跟踪，又可以实现对路径的跟踪； 2.采用simulnk搭建模型主体，matlab代码搭建MPC控制器，无联合仿真 3.设置了5种轨迹，包括三种车速的圆形轨迹，单车速的直线轨迹，单车速的双移线轨迹，仿真效果如图。 4.包含绘制对比分析图片的代码，可一键绘制轨迹对北比图 5.为了使控制量输出平稳，MPCc控制器采用控制增量建立 6.代码规范，重点部分有注释 7.，有参考lunwen

强化学习是机器学习的一个重要分支，它关注于如何基于环境反馈来做出决策，从而达到某种长期最优目标。强化学习的关键点在于学习如何在不确定的环境中，通过与环境的交互过程，发现一系列的行动规则，即策略，使代理人在特定的任务中得到最大的累积奖励。强化学习算法通常可以分为基于模型的和无模型的方法。基于模型的方法，如动态规划，通过构建环境模型（包括状态转移概率和奖励函数）来预测未来的状态并做出决策。而无模型的方法，如Q-learning和SARSA，不需要构建环境模型，而是直接从交互中学习最优策略，通常通过试错的方式来优化策略。 时间差分(TD)学习是一种结合蒙特卡洛方法和动态规划优点的强化学习算法。它在每次更新时都结合了即时奖励和估计值来更新当前状态的值，可以在线学习，无需等待回合的结束。在时间差分学习中，值更新规则是用来更新状态值函数或动作值函数的，例如Q学习中会使用到Q值的更新公式。 在马尔可夫决策过程中，贝尔曼方程是强化学习中非常重要的概念。它提供了一种计算状态值或动作值的递归方法。贝尔曼最优方程是贝尔曼方程的一种特殊情况，它用于找到最优状态值函数或最优动作值函数。贝尔曼最优方程会考虑所有可能行动中的最大值，从而得到最佳的状态值。 值迭代和策略迭代是解决马尔可夫决策过程中的两种主要方法。值迭代是通过不断地评估和更新状态值函数来逼近最优策略，其收敛条件通常是指状态值函数的更新量小于某个阈值。策略迭代则包括策略评估和策略改进两个步骤，其中策略评估是通过迭代计算每个状态的值来更新策略，而策略改进是根据当前的值函数生成一个更好的策略。在策略迭代中，策略评估的过程会影响值函数的收敛性，因为只有准确评估策略后才能进行有效的策略改进。 在强化学习的具体应用中，SARSA和Q-learning是两种常用的无模型方法。SARSA是on-policy的学习算法，意味着它在学习当前执行策略的同时，也考虑后续行动的策略。而Q-learning是off-policy的学习算法，它不直接考虑当前的行动策略，而是关注在最优策略下，状态转移后的动作价值。在相同的更新参数下，SARSA依赖于当前策略，而Q-learning则关注最大可能的未来价值。 在进行强化学习的学习和应用时，需要熟练掌握上述算法原理及其应用，这样才能在面对不同的问题和环境时，选择合适的方法，并成功地训练出能完成指定任务的智能体。强化学习作为人工智能领域的一个重要方向，不仅在理论研究上有着深远的影响，而且在实际应用中，如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域都有着广泛的应用前景。

基于西门子PLC的养殖场环境监测控制系统——实时监测与自动控制梯形图电气解决方案,基于PLC的养殖场环境监测控制系统 包括梯形图 电气图 可根据要求进行修改（需要另外加） 博途v15.1版本及以上均可打开 西门子plc1200 当各个电动机运行时 实时参数也会发生相应变化（附电气接线图，I O接线图，系统流程图） ,基于PLC的养殖场环境监测控制系统; 梯形图; 电气图; 修改定制; 博途v15.1版本; 西门子PLC1200; 电动机运行; 实时参数变化; 电气接线图; I/O接线图; 系统流程图。,"西门子PLC控制的养殖场环境监测控制系统：实时参数调整与梯形图电气图集成"

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