路徑平滑演算法

Ⅰ lua語言a星尋路演算法路徑怎麼平滑

在項目中遇到了自動尋路的需求，於是決定開始學習一下A星，對於A星我也沒有深究，只能說是勉強搞定了需求，在這和大家分享一下，相互進步，

A星有個公式 f(x) = g(x) + h(x)
,搞清楚這個公式就好辦了，f(x)就是當前位置到下一個位置的總價值，g(x)表示實際價，這是說這一部分代價是確定的，h(x)表示估價值，就是說我
從下一個位置到到終點的代價是未知的，所以叫估價值，如圖中所示，黑色格子表示當前位置，綠色格子表示下一步可能到達的位置，即上、下、左、右這幾個方
向，紅色格子表示終點，褐色表示障礙物，現在要從黑色格子到達紅色格子，那麼黑色格子的下一步肯定是綠色格子當中的一個，黑色格子到綠色格子之間是相挨著
的，所以我們可以很明確的知道它的實際代價為1（移動一步的代價）即g(x)，綠色格子到紅色格子之間隔著很長的距離，中間還有障礙物，所以這個代價是未
知的，即h(x)，所以總的代價就為f(x) = g(x) +
h(x)，我們看到周圍有4個綠色的格子，到底走那一步比較好呢，所以我們要把這4個格子的f(x)值都求出來，然後進行排序，選擇f(x)值最小的，即
總代價最少的那個格子，以此方法繼續下去，直到到達終點 或者 地圖上沒有綠色格子了

下面來看一下這個工具類，g(x)和h(x)要選的比較合適，一般就是採用的曼哈頓演算法，即兩點在x方向和y方向的距離之和，
-- Filename: PathUtil.lua
-- Author: bzx
-- Date: 2014-07-01
-- Purpose: 尋路

mole("PathUtil", package.seeall)

local _map_data -- 地圖數據
local _open_list -- 開放節點
local _open_map -- 開放節點，為了提高性能而加
local _close_map -- 關閉節點
local _deleget -- 代理
local _dest_point -- 目標點
local _start_point -- 起點
local _path -- 路徑

-- 尋找路徑
--[[
deleget = {
g = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回點point1到點point2的實際代價
end
h = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回點point1到點point2的估算代價
end
getValue = function(j, i)
-- 返回地圖中第i行，第j列的數據 1為障礙物，0為非障礙物
end
width -- 地圖寬度
height -- 地圖高度
}
--]]
function findPath(deleget, start_point, dest_point)
_deleget = deleget
_dest_point = dest_point
_start_point = start_point
init()
while not table.isEmpty(_open_list) do
local cur_point = _open_list[1]
table.remove(_open_list, 1)
_open_map[cur_point.key] = nil
if isEqual(cur_point, dest_point) then
return makePath(cur_point)
else
_close_map[cur_point.key] = cur_point
local next_points = getNextPoints(cur_point)
for i = 1, #next_points do
local next_point = next_points[i]
if _open_map[next_point.key] == nil and _close_map[next_point.key] == nil and isObstacle(next_point) == false then
_open_map[next_point.key] = next_point
table.insert(_open_list, next_point)
end
end
table.sort(_open_list, compareF)
end
end
return nil
end

function init()
_open_list = {}
_open_map = {}
_close_map = {}
_path = {}
_map_data = {}
for i = 1, _deleget.height do
_map_data[i] = {}
for j = 1, _deleget.width do
local value = _deleget.getValue(j, i)
_map_data[i][j] = value
end
end
_open_map[getKey(_start_point)] = _start_point
table.insert(_open_list, _start_point)
end

function createPoint(x, y)
local point = {
["x"] = x,
["y"] = y,
["last"] = nil,
["g_value"] = 0,
["h_value"] = 0,
["f_value"] = 0
}
point["key"] = getKey(point)
return point
end

-- 得到下一個可以移動的點
-- @param point 當前所在點
function getNextPoints(point)
local next_points = {}
for i = 1, #_deleget.directions do
local offset = _deleget.directions[i]
local next_point = createPoint(point.x + offset[1], point.y + offset[2])
next_point["last"] = point
if next_point.x >= 1 and next_point.x <= _deleget.width and next_point.y >= 1 and next_point.y <= _deleget.height then
next_point["g_value"] = _deleget.g(point, next_point)
next_point["h_value"] = _deleget.h(point, _dest_point)--math.abs(next_points.x - _dest_point.x) + math.abs(next_points.y - _dest_point.y)
next_point["f_value"] = next_point.g_value + next_point.h_value
table.insert(next_points, next_point)
end
end
return next_points
end

-- 得到路徑
-- @param end_point 目標點
function makePath(end_point)
_path = {}
local point = end_point
while point.last ~= nil do
table.insert(_path, createPoint(point.x, point.y))
point = point.last
end
local start_point = point
table.insert(_path, start_point)
return _path
end

-- 兩個點的代價比較器
function compareF(point1, point2)
return point1.f_value < point2.f_value
end

-- 是否是障礙物
function isObstacle(point)
local value = _map_data[point.y][point.x]
if value == 1 then
return true
end
return false
end

-- 兩個點是否是同一個點
function isEqual(point1, point2)
return point1.key == point2.key
end

-- 根據點得到點的key
function getKey(point)
local key = string.format("%d,%d", point.x, point.y)
return key
end

下面是工具類PathUtil的用法
local deleget = {}
deleget.g = function(point1, point2)
return math.abs(point1.x - point2.x) + math.abs(point1.y - point2.y)
end
deleget.h = deleget.g
deleget.getValue = function(j, i)
local index = FindTreasureUtil.getIndex(j, i)
local map_info = _map_info.map[index]
if map_info.display == 0 and map_info.eid ~= 1 then
return 0
end
return 1
end
deleget.directions = {{-1, 0}, {0, -1}, {0, 1}, {1, 0}} -- 左，上，下，右
deleget.width = _cols
deleget.height = _rows

local dest_row, dest_col = FindTreasureUtil.getMapPosition(tag)
local dest_point = PathUtil.createPoint(dest_col, dest_row)
local start_row, start_col = FindTreasureUtil.getMapPosition(_player_index)
local start_point = PathUtil.createPoint(start_col, start_row)
_path = PathUtil.findPath(deleget, start_point, dest_point)

_path就是我們找到的路徑，起點為最後一個元素，終點為第一個元素

Ⅱ PNG格式圖片怎麼壓縮到最小

用這個在線圖片壓縮工具吧，你想把圖片文件的大小減到多少都行，比如你的200kb的照片，你直接設置壓縮到100K，它馬上瞬間就能壓縮到100K。而且頂多也就一兩秒鍾搞定。在線智能壓縮圖片大小,圖片壓縮體積寬高,大圖縮小

▼ 在線圖片智能壓縮使用步驟：

一、首先點擊加號添加需要壓縮的圖片。目前已知支持對jpg、png等多種常見的圖片格式進行壓縮，如果上傳圖片並壓縮成功，則代表支持該圖片格式。
二、可以自行修改圖片需要被壓縮到的最大寬高尺寸，默認為圖片原始的寬高尺寸，且寬高比例是自動鎖定的。
三、必須設置圖片被壓縮後，期望輸出的圖片文件的最大佔用空間。(必填項)
四、選擇圖片生成的演算法。默認為混合優先演算法，絕大多數情況下使用默認演算法即可。
五、壓縮的設定值不能小於1Kb，但圖片壓縮的最終效果可以小於1Kb。

Ⅲ 空間數據的三維視圖

在現實世界中,地球物理場數據是連續的三維數據。由於技術水平的限制,目前僅能按照一定的采樣率獲取離散的采樣點數據,採用科學、合理的演算法,結合虛擬現實技術,恢復、重建連續三維的地球物理場表面,對航空物探數據的解釋和評價具有一定意義。

三維瀏覽是在三維視圖中瀏覽地球物理場數據。該模塊的主要功能是:航空物探數據三維顯示的實現、三維顯示效果設置、多表面剖面線的繪制,設置輔助線等。

一、混合視圖模式

在ArcScene控制項的基礎上,開發了三維視圖軟體(圖6-22)。

上面窗口是用於顯示數字地圖、數字地質圖和遙感影像圖等具有明確坐標框架的空間數據;下面窗口是用來顯示地球物理場數據,或DEM等連續三維的空間數據。此外,還有上下兩個TOC窗口用於數據載入和卸載。

由於地球物理場數據沒有標注信息,在數據瀏覽過程中,一般很難與實地位置產生相互對應關系;特別是在進行地質解釋時,地層信息和構造信息等無法實現與航空物探異常信息的關聯。採用雙窗口設計,用戶可以在上窗口中進行畫點、線和區操作,相應地出現在三維視場里(下窗口)。此功能還可用於三維飛行路線的設計。例如,沿著某構造線進行飛行,查看地球物理場數據變化情況等。

圖6-22 三維視圖主界面

二、三維瀏覽

在三維視圖環境中,通過三維飛行的方式使用戶從不同的角度觀察和研究由三維數據建立的表面模型及三維形體,以便獲得更多的有用信息。

三維瀏覽主要有互動式飛行和沿固定路徑飛行兩種模式。其中,互動式飛行是通過鍵盤輸入來控制飛行狀態和飛行路線的改變;沿固定路徑飛行是根據指定路徑和相關飛行參數進行平面路徑設計和高度設計,避免發生不切合實際的飛行情況,實現自動化飛行。同時,沿路徑飛行時還可顯示二維視圖,展示當前視點在相應的地形圖或者在遙感影像中的運動情況。

虛擬場景中的攝像機(即觀測點)規劃是三維飛行研究中的一個關鍵技術,它通過合理地變換虛擬攝像機的位置與視角,傳達虛擬場景中的信息。攝像機位置及視角的不連續變化可能會導致畫面的搖擺、抖動,視場不連續等缺陷,錯誤的路徑還可能導致攝像機移動至某實體內部,而這在現實世界中是絕對不可能發生的。所以,路徑規劃是固定路徑飛行的關鍵,它分為路徑平面規劃和高度規劃。

多數情況下,飛行路徑在平面內是一條折線。為了避免在飛行過程中出現視角方向轉換太快,動畫畫面不連續等情況,必須對該路徑在拐角處進行平滑。在規劃路線的拐角處,用一段圓弧來代替轉角處的原路徑(圖6-23),上一個路徑為U,下一個路徑為V,B為轉角點,圓弧AC為經平滑處理後的轉角路徑。

圖6-23 飛行路徑平面規劃示意圖

在三維飛行過程中,還必須進行飛行高度設計;否則會發生與表面模型或其他三維物體碰撞的情形。基於飛機性能描述的三個速度指標(對地速度V_地、最大爬升速度V_上,最大下降速度V_下)和最低安全飛行高度來進行高度設計。主要步驟如下。

第一步,找出路徑上所有能安全飛行能夠到達的「山頭」(即路徑上的局部最大值點),其判斷依據就是設定的飛機的三個速度指標。

首先,找出路徑上的局部最高點。對於路徑上的任意點,點號為j,表示為point(j)。只要該點滿足point(j-2)

point(j+2)條件(點位之間關系),則該點是局部最高點,把起點和終點順序添加到路徑局部最高值點集合中。

然後,判斷安全點。找出整個局部最高點集合中的最高點,該點必須是安全通過點。以此點為界,計算左邊各點與該點連線的斜率。如果斜率絕對值小於V上/地V,則把相應點放入待選點集合中,取其中最高點作為安全點添加到最終安全點集合中;同理,計算右邊各點與此點連線斜率的絕對值,以V_下/V_地為界,小於該值的點作為待選點,取其中最高點作為安全點添加到最終安全點集合中。再以各安全點為參考,尋找新的安全點,直到沒有新的安全點出現為止。

第二步,根據所獲得的「山頭」點,計算各點之間飛機能下降的最低點。其中,最低點距地高度不能低於安全高度。

第三步,根據已經獲得的各安全點的Z值,內插計算路徑上其他點的高度信息。該內插使用簡單的線性內插即可。

三、多表面剖面線繪制

在航空物探數據的地質解釋過程中,需要綜合參考各種航空物探數據,建立相應的解譯標志,然後進行綜合解釋。比如說一條斷裂帶,由於沿斷裂有磁性侵入岩體,航磁數據可能反映為串珠狀小異常;由於斷裂帶內破碎、風化,有時充水,水礦化度高,其較兩側基岩具有較好的導電性,航空電磁數據可能就反映為一條線性異常;航空伽馬能譜數據可能反映為總道(Ur)和K、U、Th含量不同的分界線。在這種情況下,把幾種數據同時顯示在一個圖上進行對比分析,更有利於地質解釋的合理性,並在一定程度上減輕了解釋的工作量。在航空重力測量中,測量數據與地形的起伏具有較大的關系,因此,可以將重力場數據與DEM放在一起進行疊加分析,可發現更多的相關性。ArcGIS桌面軟體提供了單表面模型繪制剖面線,為滿足航空物探數據解釋的需要,在本模塊中,設計了基於多表面繪制剖面線的功能。

圖6-24 沿固定路徑三維飛行

繪制剖面線的前提是獲取一條已知線段,該線段可以是用戶臨時繪制的線圖元,也可以是線圖層的線要素(如導入的航跡線圖層上的某一條航跡線)。ArcGIS Engine中沒有提供在三維場景中直接繪制圖形的介面,需要開發在三維場景中繪制圖形(直線)功能。Scene控制項是基於OpenGL開發的,因此,直接調用OpenGL繪制線段效果較好。

自定義一個ITool類,在相應的滑鼠事件、鍵盤事件和點擊事件下編寫代碼,實現繪圖功能。點擊滑鼠左鍵,通過ISceneGraph介面的Locate方法獲取當前點的地圖坐標,記錄下該點;滑鼠移動,繪制當前點與滑鼠點擊點的連線。根據所獲取的三維坐標點進行直線繪制,雙擊滑鼠結束繪制,並以線圖形的方式添加到Scene控制項中。

剖面圖的繪制主要是基於C#提供的GDI+繪圖實現,剖面圖的繪制是以線段上各節點與線段起點的距離作為剖面圖的X值,該線段上各節點的Z值作為繪圖的Y值。獲取已知線段,使用表面模型內插該線段各節點的Z值即剖面線。根據已知線段長度、剖面線Z值的變化范圍確定繪圖比例尺。計算剖面線各點對應的繪圖區域的坐標,繪制剖面圖。

在三維視圖下可形成的多表面剖面線(圖6-25),該剖面線可以在特定路線上比較各類航空物探數據的變化情況。

圖6-25 多表面剖面線

Ⅳ SPF 和 DUAL 兩種演算法有什麼區別

SPF演算法是OSPF路由協議的基礎;DUAL（擴散更新）演算法被EIGRP路由協議採用。
介紹下：
四種最常見路由協議是RIP、IGRP、OSPF和EIGRP。
1.RIP（Routing Information Protocol，路由信息協議）是使用最廣泛的距離向量協議，它是由施樂（Xerox）在20世紀70年代開發的。最大的特點是，其實現原理和配置方法都非常簡單。RIP基於跳數計算路由，並且定期向鄰居路由器發送更新消息。
2.IGRP是Cisco專有的協議，只在Cisco路由器中實現。它也屬於距離向量類協議，所以在很多地方與RIP有共同點，比如廣播更新等。它和RIP最大的區別表現在度量方法、負載均衡等幾方面。IGRP支持多路徑上的加權負載均衡，這樣，網路的帶寬可以得到更加合理的利用。另外，與RIP僅使用跳數作為度量依據不同，IGRP使用了多種參數，構成復合的度量值，這其中可以包含的因素有：帶寬、延遲、負載、可靠性和MTU（最大傳輸單元）等。

3.OSPF協議是20世紀80年代後期開發的，20世紀90年代初成為工業標准，是一種典型的鏈路狀態協議。OSPF的主要特性包括：支持VLSM（變長的子網掩碼）、收斂迅速、帶寬佔用率低等。等。OSPF協議在鄰居之間交換鏈路狀態信息，以便路由器建立鏈路狀態資料庫（LSD）之後，路由器根據資料庫中的信息利用SPF（Shortest Path First，最短路徑優先）演算法計算路由表，選擇路徑的主要依據是帶寬。
4.EIGRP是IGRP的增強版，它也是Cisco專有的路由協議。EIGRP採用了擴散更新（DUAL）演算法，在某種程度上，它和距離向量演算法相似，但具有更短的收斂時間和更好的可操作性。作為對IGRP的擴展，EIGRP支持多種可路由的協議，如IP、IPX和AppleTalk等。運行在IP環境時，EIGRP還可以與IGRP進行平滑的連接，因為它們的度量方法是一致的。

以上4種路由協議都是域內路由協議，它們通常使用在自治系統的內部。當進行自治系統間的連接時，往往採用諸如BGP（Border Gateway Protocols，邊界網關協議）和EGP（External Gateway Protocols，外部網關協議）這樣的域間路由協議。目前在Internet上使用的域間路由協議是BGP第四版。

Ⅳ 最短路徑導航系統由哪些部分組成

信道編碼技術 數字信號在傳輸中往往由於各種原因，使得在傳送的數據流中產生誤碼，從而使接收端產生圖象跳躍、不連續、出現馬賽克等現象。所以通過信道編碼這一環節，對數碼流進行相應的處理，使系統具有一定的糾錯能力和抗干擾能力，可極大地避免碼流傳送中誤碼的發生。誤碼的處理技術有糾錯、交織、線性內插等。 提高數據傳輸效率，降低誤碼率是信道編碼的任務。信道編碼的本質是增加通信的可靠性。但信道編碼會使有用的信息數據傳輸減少，信道編碼的過程是在源數據碼流中加插一些碼元，從而達到在接收端進行判錯和糾錯的目的，這就是我們常常說的開銷。這就好象我們運送一批玻璃杯一樣，為了保證運送途中不出現打爛玻璃杯的情況，我們通常都用一些泡沫或海棉等物將玻璃杯包裝起來，這種包裝使玻璃杯所佔的容積變大，原來一部車能裝5000各玻璃杯的，包裝後就只能裝4000個了，顯然包裝的代價使運送玻璃杯的有效個數減少了。同樣，在帶寬固定的信道中，總的傳送碼率也是固定的，由於信道編碼增加了數據量，其結果只能是以降低傳送有用信息碼率為代價了。將有用比特數除以總比特數就等於編碼效率了，不同的編碼方式，其編碼效率有所不同。 數字電視中常用的糾錯編碼，通常採用兩次附加糾錯碼的前向糾錯(FEC)編碼。RS編碼屬於第一個FEC，188位元組後附加16位元組RS碼，構成(204，188)RS碼，這也可以稱為外編碼。第二個附加糾錯碼的FEC一般採用卷積編碼，又稱為內編碼。外編碼和內編碼結合一起，稱之為級聯編碼。級聯編碼後得到的數據流再按規定的調制方式對載頻進行調制。 前向糾錯碼(FEC)的碼字是具有一定糾錯能力的碼型，它在接收端解碼後，不僅可以發現錯誤，而且能夠判斷錯誤碼元所在的位置，並自動糾錯。這種糾錯碼信息不需要儲存，不需要反饋，實時性好。所以在廣播系統(單向傳輸系統)都採用這種信道編碼方式。 下圖是糾錯碼的各種類型: 1、RS編碼 RS碼即里德-所羅門碼，它是能夠糾正多個錯誤的糾錯碼，RS碼為(204，188，t=8)，其中t是可抗長度位元組數，對應的188符號，監督段為16位元組(開銷位元組段)。實際中實施(255，239，t=8)的RS編碼，即在204位元組(包括同步位元組)前添加51個全「0」位元組，產生RS碼後丟棄前面51個空位元組，形成截短的(204，188)RS碼。RS的編碼效率是:188/204。 2、卷積碼 卷積碼非常適用於糾正隨機錯誤，但是，解碼演算法本身的特性卻是:如果在解碼過程中發生錯誤，解碼器可能會導致突發性錯誤。為此在卷積碼的上部採用RS碼塊， RS碼適用於檢測和校正那些由解碼器產生的突發性錯誤。所以卷積碼和RS碼結合在一起可以起到相互補償的作用。卷積碼分為兩種: (1)基本卷積碼: 基本卷積碼編碼效率為，η=1/2, 編碼效率較低,優點是糾錯能力強。 (2)收縮卷積碼: 如果傳輸信道質量較好，為提高編碼效率，可以采樣收縮截短卷積碼。有編碼效率為:η=1/2、2/3、3/4、5/6、7/8這幾種編碼效率的收縮卷積碼。 編碼效率高，一定帶寬內可傳輸的有效比特率增大,但糾錯能力越減弱。 3、Turbo碼 1993 年誕生的Turbo 碼，單片Turbo 碼的編碼/解碼器，運行速率達40Mb/s。該晶元集成了一個32×32 交織器，其性能和傳統的RS 外碼和卷積內碼的級聯一樣好。所以Turbo碼是一種先進的信道編碼技術，由於其不需要進行兩次編碼，所以其編碼效率比傳統的RS+卷積碼要好。 4、交織 在實際應用中，比特差錯經常成串發生，這是由於持續時間較長的衰落谷點會影響到幾個連續的比特，而信道編碼僅在檢測和校正單個差錯和不太長的差錯串時才最有效(如RS只能糾正8個位元組的錯誤)。為了糾正這些成串發生的比特差錯及一些突發錯誤，可以運用交織技術來分散這些誤差，使長串的比特差錯變成短串差錯，從而可以用前向碼對其糾錯，例如:在DVB-C系統中，RS(204,188)的糾錯能力是8個位元組，交織深度為12，那麼糾可抗長度為8×12=96個位元組的突發錯誤。 實現交織和解交織一般使用卷積方式。 交織技術對已編碼的信號按一定規則重新排列，解交織後突發性錯誤在時間上被分散，使其類似於獨立發生的隨機錯誤，從而前向糾錯編碼可以有效的進行糾錯，前向糾錯碼加交積的作用可以理解為擴展了前向糾錯的可抗長度位元組。糾錯能力強的編碼一般要求的交織深度相對較低。糾錯能力弱的則要求更深的交織深度。 下圖是交織的原理圖: 一般來說，對數據進行傳輸時，在發端先對數據進行FEC編碼，然後再進行交積處理。在收端次序和發端相反，先做去交積處理完成誤差分散，再FEC解碼實現數據糾錯。另外，從上圖可看出，交積不會增加信道的數據碼元。 根據信道的情況不同，信道編碼方案也有所不同，在DVB-T里由於由於是無線信道且存在多徑干擾和其它的干擾，所以信道很「臟」，為此它的信道編碼是:RS+外交積+卷積碼+內交積。採用了兩次交積處理的級聯編碼，增強其糾錯的能力。RS作為外編碼，其編碼效率是188/204(又稱外碼率)，卷積碼作為內編碼，其編碼效率有1/2、2/3、3/4、5/6、7/8五種(又稱內碼率)選擇，信道的總編碼效率是兩種編碼效率的級聯疊加。設信道帶寬8MHZ，符號率為6.8966Ms/S，內碼率選2/3，16QAM調制，其總傳輸率是27.586Mbps,有效傳輸率是27.586*(188/204)*(2/3)=16.948Mbps,如果加上保護間隔的插入所造成的開銷，有效碼率將更低。 在DVB-C里，由於是有線信道，信道比較「干凈」，所以它的信道編碼是:RS+交積。一般DVB-C的信道物理帶寬是8MHZ，在符號率為6.8966Ms/s，調制方式為64QAM的系統，其總傳輸率是41.379Mbps,由於其編碼效率為188/204，所以其有效傳輸率是41.379*188/204=38.134Mbps。 在DVB-S里，由於它是無線信道，所以它的信道編碼是:RS+交積+卷積碼。也是級聯編碼。 下圖是DVB-T、DVB-C、DVB-S各自的信道編碼方式: 5、偽隨機序列擾碼 進行基帶信號傳輸的缺點是其頻譜會因數據出現連「1」和連「0」而包含大的低頻成分，不適應信道的傳輸特性,也不利於從中提取出時鍾信息。解決辦法之一是採用擾碼技術,使信號受到隨機化處理，變為偽隨機序列，又稱為「數據隨機化」和「能量擴散」處理。擾碼不但能改善位定時的恢復質量，還可以使信號頻譜平滑，使幀同步和自適應同步和自適應時域均衡等系統的性能得到改善。 擾碼雖然「擾亂」了原有數據的本來規律，但因為是人為的「擾亂」，在接收端很容易去加擾，恢復成原數據流。 實現加擾和解碼，需要產生偽隨機二進制序列(PRBS)再與輸入數據逐個比特作運算。PRBS也稱為m序列，這種m序列與TS的數據碼流進行模2加運算後，數據流中的「1」和「0」的連續遊程都很短，且出現的概率基本相同。 利用偽隨機序列進行擾碼也是實現數字信號高保密性傳輸的重要手段之一。一般將信源產生的二進制數字信息和一個周期很長的偽隨即序列模2相加，就可將原信息變成不可理解的另一序列。這種信號在信道中傳輸自然具有高度保密性。在接收端將接收信號再加上(模2和)同樣的偽隨機序列，就恢復為原來發送的信息。 在DVB-C系統中的CA系統原理就源於此，只不過為了加強系統的保密性，其偽隨機序列是不斷變化的(10秒變一次)，這個偽隨機序列又叫控制字(CW)。 關於其發展，給你個幻燈片看

Ⅵ 有哪些應用於移動機器人路徑規劃的演算法

機器人家上了解到，在二維二值地圖（FREE or OCCUPIED）場景下進行路徑規劃的方法。我看之前有同學在回答的時候配上了這幅圖：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

兩大類：
1. 完備的（complete)
2. 基於采樣的（sampling-based）又稱為概率完備的

一 完備的規劃演算法

A*演算法

所謂完備就是要達到一個systematic的標准，即：如果在起始點和目標點間有路徑解存在那麼一定可以得到解，如果得不到解那麼一定說明沒有解存在。
這一大類演算法在移動機器人領域通常直接在occupancy grid網格地圖上進行規劃（可以簡單理解成二值地圖的像素矩陣）以深度優先尋路演算法、廣度優先尋路演算法、Dijkstra(迪傑斯特拉)演算法為始祖，以A*演算法(Dijstra演算法上以減少計算量為目的加上了一個啟發式代價)最為常用，近期的Theta*演算法是在A*演算法的基礎上增加了line-of-sight優化使得規劃出來的路徑不完全依賴於單步的柵格形狀（答主以為這個演算法意義不大，不就是規劃了一條路徑再簡單平滑了一下么）。
完備的演算法的優勢在與它對於解的捕獲能力是完全的，但是由此產生的缺點就是演算法復雜度較大。這種缺點在二維小尺度柵格地圖上並不明顯，但是在大尺度，尤其是多維度規劃問題上，比如機械臂、蛇形機器人的規劃問題將帶來巨大的計算代價。這樣也直接促使了第二大類演算法的產生。

二 基於采樣的規劃演算法

RRT-connect演算法
這種演算法一般是不直接在grid地圖進行最小柵格解析度的規劃，它們採用在地圖上隨機撒一定密度的粒子來抽象實際地圖輔助規劃。如PRM演算法及其變種就是在原始地圖上進行撒點，抽取roadmap在這樣一個拓撲地圖上進行規劃；RRT以及其優秀的變種RRT-connect則是在地圖上每步隨機撒一個點，迭代生長樹的方式，連接起止點為目的，最後在連接的圖上進行規劃。這些基於采樣的演算法速度較快，但是生成的路徑代價（可理解為長度）較完備的演算法高，而且會產生「有解求不出」的情況（PRM的逢Narrow space卒的情況）。這樣的演算法一般在高維度的規劃問題中廣泛運用。

三 其他規劃演算法
除了這兩類之外還有間接的規劃演算法：Experience-based（Experience Graph經驗圖演算法）演算法：基於經驗的規劃演算法，這是一種存儲之前規劃路徑，建立知識庫，依賴之進行規劃的方法，題主有興趣可以閱讀相關文獻。這種方法犧牲了一定的空間代價達到了速度與完備兼得的優勢。此外還有基於廣義Voronoi圖的方法進行的Fast-marching規劃，類似dijkstra規劃和勢場的融合，該方法能夠完備地規劃出位於道路中央，遠離障礙物的路徑。答主最近也在研究此類演算法相關的工作。

APF（人工勢場）演算法

至於D* 、勢場法、DWA(動態窗口法)、SR-PRM屬於在動態環境下為躲避動態障礙物、考慮機器人動力學模型設計的規劃演算法。

Ⅶ AI文件路徑平滑

整條線就會平滑起來，再做調整！

Ⅷ 文泰刻繪2009是什麼軟體

文泰雕刻2009專業版(ArtcutPro2009)在標准版基礎上新增加的功能如下：

十七年來，文泰讓人專注於創意和設計，讓機器替代和減少人的勞動，在百萬文泰客戶的支持下，融入人們在刻字、雕刻工藝和技巧，讓機器像工匠一樣工作。

新的文泰2009版，更加關注於加工工藝，從入刀和出刀的方式、刀具旋轉和移動的速度、模擬加工等全面做了優化。融入下刀工藝：斜線下刀，漸進下刀，螺旋式下刀，折線下刀。允許設定刀具進給速度和轉速：計算路徑時同時設定速度和主軸轉速以及刀號。減少空走距離：優化排序，以減少空走距離，提高加工效率。平滑路徑演算法：優化兩維半演算法，計算速度更快，效果更好。路徑編輯：支持路徑分塊，路徑合並。曲面功能：簡易曲面設計，支持曲面上的路徑疊加。所見即所得：加工模擬。

文泰公司經過17年的技術積累，我們擁有：

●成熟的CAD平台，在國內有數百萬客戶。

●成熟穩定的DSP控制運動平台。

●優秀的運動控制演算法。

●軟體模擬串口技術可以使用戶在新的設備上使用以前習慣的軟體，不需要為換設備而重新購置和學習新的軟體。

StandardWTSCPUBoard雕刻系統主板WTMB10031、系統能直接讀取G代碼（GCode）、Plt的標准格式文件。

2、直觀的模擬顯示功能使客戶能方便看到加工效果。

3、內置128MB大容量快閃記憶體，可以離線完成大容量的路徑處理。

4、數據校驗功能，避免因數據出錯而導致的亂刻現象。

5、可以通過USB口完全控制雕刻機，從而取代手持鍵盤。

6、可以通過手持鍵盤調整加工速度和主軸轉速。

7、可以通過手持鍵盤進行分段加工。

8、優化的速度演算法，加工速度和效果完美統一。

9、定點補雕功能。用戶把雕刻主軸移動到哪裡，就從哪裡雕刻。傻瓜式處理方式。

10、單位可以選擇公制或者英制。

11、簡體中文、繁體中文、英文隨意切換。

12、最多可以支持4個主軸（專業版），最多可以擴展到512M內存。

13、控制系統完全固定安裝在機器中,避免來回插拔造成的故障。

14、加工中動態調整速度和主軸轉速。

15、可以接受用戶定製。

Ⅸ SPF 和 DUAL 兩種演算法有什麼區別

SPF演算法是OSPF路由協議的基礎;DUAL（擴散更新）演算法被EIGRP路由協議採用。
介紹下：
四種最常見路由協議是RIP、IGRP、OSPF和EIGRP。
1.RIP（Routing
Information
Protocol，路由信息協議）是使用最廣泛的距離向量協議，它是由施樂（Xerox）在20世紀70年代開發的。最大的特點是，其實現原理和配置方法都非常簡單。RIP基於跳數計算路由，並且定期向鄰居路由器發送更新消息。
2.IGRP是Cisco專有的協議，只在Cisco路由器中實現。它也屬於距離向量類協議，所以在很多地方與RIP有共同點，比如廣播更新等。它和RIP最大的區別表現在度量方法、負載均衡等幾方面。IGRP支持多路徑上的加權負載均衡，這樣，網路的帶寬可以得到更加合理的利用。另外，與RIP僅使用跳數作為度量依據不同，IGRP使用了多種參數，構成復合的度量值，這其中可以包含的因素有：帶寬、延遲、負載、可靠性和MTU（最大傳輸單元）等。
3.OSPF協議是20世紀80年代後期開發的，20世紀90年代初成為工業標准，是一種典型的鏈路狀態協議。OSPF的主要特性包括：支持VLSM（變長的子網掩碼）、收斂迅速、帶寬佔用率低等。等。OSPF協議在鄰居之間交換鏈路狀態信息，以便路由器建立鏈路狀態資料庫（LSD）之後，路由器根據資料庫中的信息利用SPF（Shortest
Path
First，最短路徑優先）演算法計算路由表，選擇路徑的主要依據是帶寬。
4.EIGRP是IGRP的增強版，它也是Cisco專有的路由協議。EIGRP採用了擴散更新（DUAL）演算法，在某種程度上，它和距離向量演算法相似，但具有更短的收斂時間和更好的可操作性。作為對IGRP的擴展，EIGRP支持多種可路由的協議，如IP、IPX和AppleTalk等。運行在IP環境時，EIGRP還可以與IGRP進行平滑的連接，因為它們的度量方法是一致的。
以上4種路由協議都是域內路由協議，它們通常使用在自治系統的內部。當進行自治系統間的連接時，往往採用諸如BGP（Border
Gateway
Protocols，邊界網關協議）和EGP（External
Gateway
Protocols，外部網關協議）這樣的域間路由協議。目前在Internet上使用的域間路由協議是BGP第四版。

Ⅹ BIM建築模型，路徑是怎麼做的

目前的路網軌跡，是基於板面相關的，當然有歸並簡化內容，對於人，車等場合，「貼地」路網是可以滿足的，高度誤差在20厘米內；
應用上，大家可以基於原始路網，做路徑光滑插值，並進行以人為高度，抬高，以滿足漫遊的平滑過渡。