路径平滑算法

Ⅰ lua语言a星寻路算法路径怎么平滑

在项目中遇到了自动寻路的需求，于是决定开始学习一下A星，对于A星我也没有深究，只能说是勉强搞定了需求，在这和大家分享一下，相互进步，

A星有个公式 f(x) = g(x) + h(x)
,搞清楚这个公式就好办了，f(x)就是当前位置到下一个位置的总价值，g(x)表示实际价，这是说这一部分代价是确定的，h(x)表示估价值，就是说我
从下一个位置到到终点的代价是未知的，所以叫估价值，如图中所示，黑色格子表示当前位置，绿色格子表示下一步可能到达的位置，即上、下、左、右这几个方
向，红色格子表示终点，褐色表示障碍物，现在要从黑色格子到达红色格子，那么黑色格子的下一步肯定是绿色格子当中的一个，黑色格子到绿色格子之间是相挨着
的，所以我们可以很明确的知道它的实际代价为1（移动一步的代价）即g(x)，绿色格子到红色格子之间隔着很长的距离，中间还有障碍物，所以这个代价是未
知的，即h(x)，所以总的代价就为f(x) = g(x) +
h(x)，我们看到周围有4个绿色的格子，到底走那一步比较好呢，所以我们要把这4个格子的f(x)值都求出来，然后进行排序，选择f(x)值最小的，即
总代价最少的那个格子，以此方法继续下去，直到到达终点 或者 地图上没有绿色格子了

下面来看一下这个工具类，g(x)和h(x)要选的比较合适，一般就是采用的曼哈顿算法，即两点在x方向和y方向的距离之和，
-- Filename: PathUtil.lua
-- Author: bzx
-- Date: 2014-07-01
-- Purpose: 寻路

mole("PathUtil", package.seeall)

local _map_data -- 地图数据
local _open_list -- 开放节点
local _open_map -- 开放节点，为了提高性能而加
local _close_map -- 关闭节点
local _deleget -- 代理
local _dest_point -- 目标点
local _start_point -- 起点
local _path -- 路径

-- 寻找路径
--[[
deleget = {
g = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回点point1到点point2的实际代价
end
h = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回点point1到点point2的估算代价
end
getValue = function(j, i)
-- 返回地图中第i行，第j列的数据 1为障碍物，0为非障碍物
end
width -- 地图宽度
height -- 地图高度
}
--]]
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

-- 得到下一个可以移动的点
-- @param point 当前所在点
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

-- 得到路径
-- @param end_point 目标点
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

-- 两个点的代价比较器
function compareF(point1, point2)
return point1.f_value < point2.f_value
end

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

-- 两个点是否是同一个点
function isEqual(point1, point2)
return point1.key == point2.key
end

-- 根据点得到点的key
function getKey(point)
local key = string.format("%d,%d", point.x, point.y)
return key
end

下面是工具类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就是我们找到的路径，起点为最后一个元素，终点为第一个元素

Ⅱ PNG格式图片怎么压缩到最小

用这个在线图片压缩工具吧，你想把图片文件的大小减到多少都行，比如你的200kb的照片，你直接设置压缩到100K，它马上瞬间就能压缩到100K。而且顶多也就一两秒钟搞定。在线智能压缩图片大小,图片压缩体积宽高,大图缩小

▼ 在线图片智能压缩使用步骤：

一、首先点击加号添加需要压缩的图片。目前已知支持对jpg、png等多种常见的图片格式进行压缩，如果上传图片并压缩成功，则代表支持该图片格式。
二、可以自行修改图片需要被压缩到的最大宽高尺寸，默认为图片原始的宽高尺寸，且宽高比例是自动锁定的。
三、必须设置图片被压缩后，期望输出的图片文件的最大占用空间。(必填项)
四、选择图片生成的算法。默认为混合优先算法，绝大多数情况下使用默认算法即可。
五、压缩的设定值不能小于1Kb，但图片压缩的最终效果可以小于1Kb。

Ⅲ 空间数据的三维视图

在现实世界中,地球物理场数据是连续的三维数据。由于技术水平的限制,目前仅能按照一定的采样率获取离散的采样点数据,采用科学、合理的算法,结合虚拟现实技术,恢复、重建连续三维的地球物理场表面,对航空物探数据的解释和评价具有一定意义。

三维浏览是在三维视图中浏览地球物理场数据。该模块的主要功能是:航空物探数据三维显示的实现、三维显示效果设置、多表面剖面线的绘制,设置辅助线等。

一、混合视图模式

在ArcScene控件的基础上,开发了三维视图软件(图6-22)。

上面窗口是用于显示数字地图、数字地质图和遥感影像图等具有明确坐标框架的空间数据;下面窗口是用来显示地球物理场数据,或DEM等连续三维的空间数据。此外,还有上下两个TOC窗口用于数据加载和卸载。

由于地球物理场数据没有标注信息,在数据浏览过程中,一般很难与实地位置产生相互对应关系;特别是在进行地质解释时,地层信息和构造信息等无法实现与航空物探异常信息的关联。采用双窗口设计,用户可以在上窗口中进行画点、线和区操作,相应地出现在三维视场里(下窗口)。此功能还可用于三维飞行路线的设计。例如,沿着某构造线进行飞行,查看地球物理场数据变化情况等。

图6-22 三维视图主界面

二、三维浏览

在三维视图环境中,通过三维飞行的方式使用户从不同的角度观察和研究由三维数据建立的表面模型及三维形体,以便获得更多的有用信息。

三维浏览主要有交互式飞行和沿固定路径飞行两种模式。其中,交互式飞行是通过键盘输入来控制飞行状态和飞行路线的改变;沿固定路径飞行是根据指定路径和相关飞行参数进行平面路径设计和高度设计,避免发生不切合实际的飞行情况,实现自动化飞行。同时,沿路径飞行时还可显示二维视图,展示当前视点在相应的地形图或者在遥感影像中的运动情况。

虚拟场景中的摄像机(即观测点)规划是三维飞行研究中的一个关键技术,它通过合理地变换虚拟摄像机的位置与视角,传达虚拟场景中的信息。摄像机位置及视角的不连续变化可能会导致画面的摇摆、抖动,视场不连续等缺陷,错误的路径还可能导致摄像机移动至某实体内部,而这在现实世界中是绝对不可能发生的。所以,路径规划是固定路径飞行的关键,它分为路径平面规划和高度规划。

多数情况下,飞行路径在平面内是一条折线。为了避免在飞行过程中出现视角方向转换太快,动画画面不连续等情况,必须对该路径在拐角处进行平滑。在规划路线的拐角处,用一段圆弧来代替转角处的原路径(图6-23),上一个路径为U,下一个路径为V,B为转角点,圆弧AC为经平滑处理后的转角路径。

图6-23 飞行路径平面规划示意图

在三维飞行过程中,还必须进行飞行高度设计;否则会发生与表面模型或其他三维物体碰撞的情形。基于飞机性能描述的三个速度指标(对地速度V_地、最大爬升速度V_上,最大下降速度V_下)和最低安全飞行高度来进行高度设计。主要步骤如下。

第一步,找出路径上所有能安全飞行能够到达的“山头”(即路径上的局部最大值点),其判断依据就是设定的飞机的三个速度指标。

首先,找出路径上的局部最高点。对于路径上的任意点,点号为j,表示为point(j)。只要该点满足point(j-2)

point(j+2)条件(点位之间关系),则该点是局部最高点,把起点和终点顺序添加到路径局部最高值点集合中。

然后,判断安全点。找出整个局部最高点集合中的最高点,该点必须是安全通过点。以此点为界,计算左边各点与该点连线的斜率。如果斜率绝对值小于V上/地V,则把相应点放入待选点集合中,取其中最高点作为安全点添加到最终安全点集合中;同理,计算右边各点与此点连线斜率的绝对值,以V_下/V_地为界,小于该值的点作为待选点,取其中最高点作为安全点添加到最终安全点集合中。再以各安全点为参考,寻找新的安全点,直到没有新的安全点出现为止。

第二步,根据所获得的“山头”点,计算各点之间飞机能下降的最低点。其中,最低点距地高度不能低于安全高度。

第三步,根据已经获得的各安全点的Z值,内插计算路径上其他点的高度信息。该内插使用简单的线性内插即可。

三、多表面剖面线绘制

在航空物探数据的地质解释过程中,需要综合参考各种航空物探数据,建立相应的解译标志,然后进行综合解释。比如说一条断裂带,由于沿断裂有磁性侵入岩体,航磁数据可能反映为串珠状小异常;由于断裂带内破碎、风化,有时充水,水矿化度高,其较两侧基岩具有较好的导电性,航空电磁数据可能就反映为一条线性异常;航空伽马能谱数据可能反映为总道(Ur)和K、U、Th含量不同的分界线。在这种情况下,把几种数据同时显示在一个图上进行对比分析,更有利于地质解释的合理性,并在一定程度上减轻了解释的工作量。在航空重力测量中,测量数据与地形的起伏具有较大的关系,因此,可以将重力场数据与DEM放在一起进行叠加分析,可发现更多的相关性。ArcGIS桌面软件提供了单表面模型绘制剖面线,为满足航空物探数据解释的需要,在本模块中,设计了基于多表面绘制剖面线的功能。

图6-24 沿固定路径三维飞行

绘制剖面线的前提是获取一条已知线段,该线段可以是用户临时绘制的线图元,也可以是线图层的线要素(如导入的航迹线图层上的某一条航迹线)。ArcGIS Engine中没有提供在三维场景中直接绘制图形的接口,需要开发在三维场景中绘制图形(直线)功能。Scene控件是基于OpenGL开发的,因此,直接调用OpenGL绘制线段效果较好。

自定义一个ITool类,在相应的鼠标事件、键盘事件和点击事件下编写代码,实现绘图功能。点击鼠标左键,通过ISceneGraph接口的Locate方法获取当前点的地图坐标,记录下该点;鼠标移动,绘制当前点与鼠标点击点的连线。根据所获取的三维坐标点进行直线绘制,双击鼠标结束绘制,并以线图形的方式添加到Scene控件中。

剖面图的绘制主要是基于C#提供的GDI+绘图实现,剖面图的绘制是以线段上各节点与线段起点的距离作为剖面图的X值,该线段上各节点的Z值作为绘图的Y值。获取已知线段,使用表面模型内插该线段各节点的Z值即剖面线。根据已知线段长度、剖面线Z值的变化范围确定绘图比例尺。计算剖面线各点对应的绘图区域的坐标,绘制剖面图。

在三维视图下可形成的多表面剖面线(图6-25),该剖面线可以在特定路线上比较各类航空物探数据的变化情况。

图6-25 多表面剖面线

Ⅳ SPF 和 DUAL 两种算法有什么区别

SPF算法是OSPF路由协议的基础;DUAL（扩散更新）算法被EIGRP路由协议采用。
介绍下：
四种最常见路由协议是RIP、IGRP、OSPF和EIGRP。
1.RIP（Routing Information Protocol，路由信息协议）是使用最广泛的距离向量协议，它是由施乐（Xerox）在20世纪70年代开发的。最大的特点是，其实现原理和配置方法都非常简单。RIP基于跳数计算路由，并且定期向邻居路由器发送更新消息。
2.IGRP是Cisco专有的协议，只在Cisco路由器中实现。它也属于距离向量类协议，所以在很多地方与RIP有共同点，比如广播更新等。它和RIP最大的区别表现在度量方法、负载均衡等几方面。IGRP支持多路径上的加权负载均衡，这样，网络的带宽可以得到更加合理的利用。另外，与RIP仅使用跳数作为度量依据不同，IGRP使用了多种参数，构成复合的度量值，这其中可以包含的因素有：带宽、延迟、负载、可靠性和MTU（最大传输单元）等。

3.OSPF协议是20世纪80年代后期开发的，20世纪90年代初成为工业标准，是一种典型的链路状态协议。OSPF的主要特性包括：支持VLSM（变长的子网掩码）、收敛迅速、带宽占用率低等。等。OSPF协议在邻居之间交换链路状态信息，以便路由器建立链路状态数据库（LSD）之后，路由器根据数据库中的信息利用SPF（Shortest Path First，最短路径优先）算法计算路由表，选择路径的主要依据是带宽。
4.EIGRP是IGRP的增强版，它也是Cisco专有的路由协议。EIGRP采用了扩散更新（DUAL）算法，在某种程度上，它和距离向量算法相似，但具有更短的收敛时间和更好的可操作性。作为对IGRP的扩展，EIGRP支持多种可路由的协议，如IP、IPX和AppleTalk等。运行在IP环境时，EIGRP还可以与IGRP进行平滑的连接，因为它们的度量方法是一致的。

以上4种路由协议都是域内路由协议，它们通常使用在自治系统的内部。当进行自治系统间的连接时，往往采用诸如BGP（Border Gateway Protocols，边界网关协议）和EGP（External Gateway Protocols，外部网关协议）这样的域间路由协议。目前在Internet上使用的域间路由协议是BGP第四版。

Ⅳ 最短路径导航系统由哪些部分组成

信道编码技术 数字信号在传输中往往由于各种原因，使得在传送的数据流中产生误码，从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。所以通过信道编码这一环节，对数码流进行相应的处理，使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力，可极大地避免码流传送中误码的发生。误码的处理技术有纠错、交织、线性内插等。 提高数据传输效率，降低误码率是信道编码的任务。信道编码的本质是增加通信的可靠性。但信道编码会使有用的信息数据传输减少，信道编码的过程是在源数据码流中加插一些码元，从而达到在接收端进行判错和纠错的目的，这就是我们常常说的开销。这就好象我们运送一批玻璃杯一样，为了保证运送途中不出现打烂玻璃杯的情况，我们通常都用一些泡沫或海棉等物将玻璃杯包装起来，这种包装使玻璃杯所占的容积变大，原来一部车能装5000各玻璃杯的，包装后就只能装4000个了，显然包装的代价使运送玻璃杯的有效个数减少了。同样，在带宽固定的信道中，总的传送码率也是固定的，由于信道编码增加了数据量，其结果只能是以降低传送有用信息码率为代价了。将有用比特数除以总比特数就等于编码效率了，不同的编码方式，其编码效率有所不同。 数字电视中常用的纠错编码，通常采用两次附加纠错码的前向纠错(FEC)编码。RS编码属于第一个FEC，188字节后附加16字节RS码，构成(204，188)RS码，这也可以称为外编码。第二个附加纠错码的FEC一般采用卷积编码，又称为内编码。外编码和内编码结合一起，称之为级联编码。级联编码后得到的数据流再按规定的调制方式对载频进行调制。 前向纠错码(FEC)的码字是具有一定纠错能力的码型，它在接收端解码后，不仅可以发现错误，而且能够判断错误码元所在的位置，并自动纠错。这种纠错码信息不需要储存，不需要反馈，实时性好。所以在广播系统(单向传输系统)都采用这种信道编码方式。 下图是纠错码的各种类型: 1、RS编码 RS码即里德-所罗门码，它是能够纠正多个错误的纠错码，RS码为(204，188，t=8)，其中t是可抗长度字节数，对应的188符号，监督段为16字节(开销字节段)。实际中实施(255，239，t=8)的RS编码，即在204字节(包括同步字节)前添加51个全“0”字节，产生RS码后丢弃前面51个空字节，形成截短的(204，188)RS码。RS的编码效率是:188/204。 2、卷积码 卷积码非常适用于纠正随机错误，但是，解码算法本身的特性却是:如果在解码过程中发生错误，解码器可能会导致突发性错误。为此在卷积码的上部采用RS码块， RS码适用于检测和校正那些由解码器产生的突发性错误。所以卷积码和RS码结合在一起可以起到相互补偿的作用。卷积码分为两种: (1)基本卷积码: 基本卷积码编码效率为，η=1/2, 编码效率较低,优点是纠错能力强。 (2)收缩卷积码: 如果传输信道质量较好，为提高编码效率，可以采样收缩截短卷积码。有编码效率为:η=1/2、2/3、3/4、5/6、7/8这几种编码效率的收缩卷积码。 编码效率高，一定带宽内可传输的有效比特率增大,但纠错能力越减弱。 3、Turbo码 1993 年诞生的Turbo 码，单片Turbo 码的编码/解码器，运行速率达40Mb/s。该芯片集成了一个32×32 交织器，其性能和传统的RS 外码和卷积内码的级联一样好。所以Turbo码是一种先进的信道编码技术，由于其不需要进行两次编码，所以其编码效率比传统的RS+卷积码要好。 4、交织 在实际应用中，比特差错经常成串发生，这是由于持续时间较长的衰落谷点会影响到几个连续的比特，而信道编码仅在检测和校正单个差错和不太长的差错串时才最有效(如RS只能纠正8个字节的错误)。为了纠正这些成串发生的比特差错及一些突发错误，可以运用交织技术来分散这些误差，使长串的比特差错变成短串差错，从而可以用前向码对其纠错，例如:在DVB-C系统中，RS(204,188)的纠错能力是8个字节，交织深度为12，那么纠可抗长度为8×12=96个字节的突发错误。 实现交织和解交织一般使用卷积方式。 交织技术对已编码的信号按一定规则重新排列，解交织后突发性错误在时间上被分散，使其类似于独立发生的随机错误，从而前向纠错编码可以有效的进行纠错，前向纠错码加交积的作用可以理解为扩展了前向纠错的可抗长度字节。纠错能力强的编码一般要求的交织深度相对较低。纠错能力弱的则要求更深的交织深度。 下图是交织的原理图: 一般来说，对数据进行传输时，在发端先对数据进行FEC编码，然后再进行交积处理。在收端次序和发端相反，先做去交积处理完成误差分散，再FEC解码实现数据纠错。另外，从上图可看出，交积不会增加信道的数据码元。 根据信道的情况不同，信道编码方案也有所不同，在DVB-T里由于由于是无线信道且存在多径干扰和其它的干扰，所以信道很“脏”，为此它的信道编码是:RS+外交积+卷积码+内交积。采用了两次交积处理的级联编码，增强其纠错的能力。RS作为外编码，其编码效率是188/204(又称外码率)，卷积码作为内编码，其编码效率有1/2、2/3、3/4、5/6、7/8五种(又称内码率)选择，信道的总编码效率是两种编码效率的级联叠加。设信道带宽8MHZ，符号率为6.8966Ms/S，内码率选2/3，16QAM调制，其总传输率是27.586Mbps,有效传输率是27.586*(188/204)*(2/3)=16.948Mbps,如果加上保护间隔的插入所造成的开销，有效码率将更低。 在DVB-C里，由于是有线信道，信道比较“干净”，所以它的信道编码是:RS+交积。一般DVB-C的信道物理带宽是8MHZ，在符号率为6.8966Ms/s，调制方式为64QAM的系统，其总传输率是41.379Mbps,由于其编码效率为188/204，所以其有效传输率是41.379*188/204=38.134Mbps。 在DVB-S里，由于它是无线信道，所以它的信道编码是:RS+交积+卷积码。也是级联编码。 下图是DVB-T、DVB-C、DVB-S各自的信道编码方式: 5、伪随机序列扰码 进行基带信号传输的缺点是其频谱会因数据出现连“1”和连“0”而包含大的低频成分，不适应信道的传输特性,也不利于从中提取出时钟信息。解决办法之一是采用扰码技术,使信号受到随机化处理，变为伪随机序列，又称为“数据随机化”和“能量扩散”处理。扰码不但能改善位定时的恢复质量，还可以使信号频谱平滑，使帧同步和自适应同步和自适应时域均衡等系统的性能得到改善。 扰码虽然“扰乱”了原有数据的本来规律，但因为是人为的“扰乱”，在接收端很容易去加扰，恢复成原数据流。 实现加扰和解码，需要产生伪随机二进制序列(PRBS)再与输入数据逐个比特作运算。PRBS也称为m序列，这种m序列与TS的数据码流进行模2加运算后，数据流中的“1”和“0”的连续游程都很短，且出现的概率基本相同。 利用伪随机序列进行扰码也是实现数字信号高保密性传输的重要手段之一。一般将信源产生的二进制数字信息和一个周期很长的伪随即序列模2相加，就可将原信息变成不可理解的另一序列。这种信号在信道中传输自然具有高度保密性。在接收端将接收信号再加上(模2和)同样的伪随机序列，就恢复为原来发送的信息。 在DVB-C系统中的CA系统原理就源于此，只不过为了加强系统的保密性，其伪随机序列是不断变化的(10秒变一次)，这个伪随机序列又叫控制字(CW)。 关于其发展，给你个幻灯片看

Ⅵ 有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在二维二值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

两大类：
1. 完备的（complete)
2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的

一 完备的规划算法

A*算法

所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。
这一大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成二值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了一条路径再简单平滑了一下么）。
完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在二维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第二大类算法的产生。

二 基于采样的规划算法

RRT-connect算法
这种算法一般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒一定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样一个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒一个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法一般在高维度的规划问题中广泛运用。

三 其他规划算法
除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是一种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了一定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。

APF（人工势场）算法

至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。

Ⅶ AI文件路径平滑

整条线就会平滑起来，再做调整！

Ⅷ 文泰刻绘2009是什么软件

文泰雕刻2009专业版(ArtcutPro2009)在标准版基础上新增加的功能如下：

十七年来，文泰让人专注于创意和设计，让机器替代和减少人的劳动，在百万文泰客户的支持下，融入人们在刻字、雕刻工艺和技巧，让机器像工匠一样工作。

新的文泰2009版，更加关注于加工工艺，从入刀和出刀的方式、刀具旋转和移动的速度、仿真加工等全面做了优化。融入下刀工艺：斜线下刀，渐进下刀，螺旋式下刀，折线下刀。允许设定刀具进给速度和转速：计算路径时同时设定速度和主轴转速以及刀号。减少空走距离：优化排序，以减少空走距离，提高加工效率。平滑路径算法：优化两维半算法，计算速度更快，效果更好。路径编辑：支持路径分块，路径合并。曲面功能：简易曲面设计，支持曲面上的路径叠加。所见即所得：加工仿真。

文泰公司经过17年的技术积累，我们拥有：

●成熟的CAD平台，在国内有数百万客户。

●成熟稳定的DSP控制运动平台。

●优秀的运动控制算法。

●软件仿真串口技术可以使用户在新的设备上使用以前习惯的软件，不需要为换设备而重新购置和学习新的软件。

StandardWTSCPUBoard雕刻系统主板WTMB10031、系统能直接读取G代码（GCode）、Plt的标准格式文件。

2、直观的模拟显示功能使客户能方便看到加工效果。

3、内置128MB大容量闪存，可以脱机完成大容量的路径处理。

4、数据校验功能，避免因数据出错而导致的乱刻现象。

5、可以通过USB口完全控制雕刻机，从而取代手持键盘。

6、可以通过手持键盘调整加工速度和主轴转速。

7、可以通过手持键盘进行分段加工。

8、优化的速度算法，加工速度和效果完美统一。

9、定点补雕功能。用户把雕刻主轴移动到哪里，就从哪里雕刻。傻瓜式处理方式。

10、单位可以选择公制或者英制。

11、简体中文、繁体中文、英文随意切换。

12、最多可以支持4个主轴（专业版），最多可以扩展到512M内存。

13、控制系统完全固定安装在机器中,避免来回插拔造成的故障。

14、加工中动态调整速度和主轴转速。

15、可以接受用户定制。

Ⅸ SPF 和 DUAL 两种算法有什么区别

SPF算法是OSPF路由协议的基础;DUAL（扩散更新）算法被EIGRP路由协议采用。
介绍下：
四种最常见路由协议是RIP、IGRP、OSPF和EIGRP。
1.RIP（Routing
Information
Protocol，路由信息协议）是使用最广泛的距离向量协议，它是由施乐（Xerox）在20世纪70年代开发的。最大的特点是，其实现原理和配置方法都非常简单。RIP基于跳数计算路由，并且定期向邻居路由器发送更新消息。
2.IGRP是Cisco专有的协议，只在Cisco路由器中实现。它也属于距离向量类协议，所以在很多地方与RIP有共同点，比如广播更新等。它和RIP最大的区别表现在度量方法、负载均衡等几方面。IGRP支持多路径上的加权负载均衡，这样，网络的带宽可以得到更加合理的利用。另外，与RIP仅使用跳数作为度量依据不同，IGRP使用了多种参数，构成复合的度量值，这其中可以包含的因素有：带宽、延迟、负载、可靠性和MTU（最大传输单元）等。
3.OSPF协议是20世纪80年代后期开发的，20世纪90年代初成为工业标准，是一种典型的链路状态协议。OSPF的主要特性包括：支持VLSM（变长的子网掩码）、收敛迅速、带宽占用率低等。等。OSPF协议在邻居之间交换链路状态信息，以便路由器建立链路状态数据库（LSD）之后，路由器根据数据库中的信息利用SPF（Shortest
Path
First，最短路径优先）算法计算路由表，选择路径的主要依据是带宽。
4.EIGRP是IGRP的增强版，它也是Cisco专有的路由协议。EIGRP采用了扩散更新（DUAL）算法，在某种程度上，它和距离向量算法相似，但具有更短的收敛时间和更好的可操作性。作为对IGRP的扩展，EIGRP支持多种可路由的协议，如IP、IPX和AppleTalk等。运行在IP环境时，EIGRP还可以与IGRP进行平滑的连接，因为它们的度量方法是一致的。
以上4种路由协议都是域内路由协议，它们通常使用在自治系统的内部。当进行自治系统间的连接时，往往采用诸如BGP（Border
Gateway
Protocols，边界网关协议）和EGP（External
Gateway
Protocols，外部网关协议）这样的域间路由协议。目前在Internet上使用的域间路由协议是BGP第四版。

Ⅹ BIM建筑模型，路径是怎么做的

目前的路网轨迹，是基于板面相关的，当然有归并简化内容，对于人，车等场合，“贴地”路网是可以满足的，高度误差在20厘米内；
应用上，大家可以基于原始路网，做路径光滑插值，并进行以人为高度，抬高，以满足漫游的平滑过渡。