与的算法研究论文

【中文摘要】随着信息社会和科学技术的发展,计算机在日常生活中起着越来越重要的作用。而算法是计算机工作的基础,了解算法知识及其思想成为现代社会每一个公民所应具备的基本素养。在许多发达国家,算法知识早已成为中学教材的重要内容。2003年4月教育部颁布《普通高中数学课程标准(试验)》,新课程开始陆续实施。作为新课程中首次出现的内容之一,算法的教学问题被人们所关注。湖北省于2010年才第一次进行必修3(含算法初步的内容)的教学。由于算法内容对刚实行新课改地区的中学数学老师来说是比较陌生的,心理上存在着畏惧情绪,在实际教学中缺少有效的教学指导,因此给他们的教学带来了全新的挑战。本文研究了国内外关于算法教学的研究及教学设计理论的发展,重点是国内的“双主”教学设计与“以活动为中心”的教学设计,对高中数学算法初步的内容进行了功能分析。结合教学实际,对算法初步的部分内容进行了教学设计。旨在为自己及同行的教学提供一个有益的探索与尝试。本文所给出算法设计方案只是初步的,有待于在今后的教学实践中进一步检验完善。 【英文摘要】Algorithm is an ancient concept,with thedevelopmentofcomputationalscience,algorithmhasbecomemoreand more idea of Algorithm has already become amathematical quality for modern citizens. In many developedcountries, Algorithm has become an important part in senior教研专区全新登场教学设计教学方法课题研究教育论文日常工作 Schoolbegantobecarriedon in ourcountry,and algorithm has appeared in the text-books of high schoolmathematics. But the problem of teac...【关键词】算法 功能分析 教学设计 【英文关键词】algorithm function analysis instructionaldesign【目录】高中数学算法初步的功能分析及教学设计摘要4-5ABSTRACT51绪论研究问题的提出研究意义研究的理论意义研究的实践价值研究方法10-112研究综述算法的研究综述国外的算法研究国内的算法研究教学设计的相关研究综述国外教学设计理论的发展国内教学设计理论的发展16-183算法初步的功能分析有助于提高学生的信息素养有助于培养学生的逻辑思维与创造性思维有助于发扬优秀的算法传统19-204算法初步的教学设计算法初步的教学设计策略以内容分析和学情分析为起点以现代信息技术为辅助手段以思维训练为目的以数学文化为驱动力算法初步的教学设计案例算法概念的教学设计程序框图与算法基本逻辑结构的教学设计基本算法语句的教学设计循环语句的教学设计秦九韶算法的教学设计35-405教学建议及需要进一步研究的问题教学建议需要进一步研究的问题41-42参考文献42-45附录 A：攻读硕士期间发表的论文45-46附录 B：听课笔记节选46-50致谢50

算法与设计关于自动化转业方面的论文，可以帮忙的

本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.

相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。

这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。

高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。

根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。

实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。

首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。

这张略过，暂时不需要看这个

路径规划算法介绍：

因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。

了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 ）

在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：

但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。

对速度进行采样一般有以下三个限制：

当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。

其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。

需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹

最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。

算法流程整体如下：