改进A^(*)算法的校园无人配送路径规划

目的以校园为应用场景,针对A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低、拐角大且不符合校园无人配送车的运行约束条件等问题,提出一种基于A^(*)算法改进的高效路径搜索算法。方法首先通过改进评价函数的具体计算方式并为预估函数部分附加一个权重系数来减少不必要的往返搜索,以提高搜索速度;然后计算向量角和作线段来剔除冗余节点,以减小路径总长度;接着对OPEN表的数据存储结构进行替换,使用最小堆替换数组以更快访问最优节点,提升算法计算效率;最后采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,使带尖角的地方变平滑,减小拐角。结果通过实验结果可知,改进后的A^(*)算法相比于传统A^(*)算法的搜索效率提高了58%,路径平滑程度也有显著提高。结论改进后的A^(*)算法可以用于校园无人车的路径规划,验证了算法的可行性。

郑州菜

郑州处于中原腹地，以农业为主，祖祖辈辈讲究大碗吃饭，大碗喝酒，大力气做事，大胸襟待人，这些都反映在饮食文化中。比如饮食器皿较大、菜量足、莱品实惠，这种量上的“大”彰显了北方人的实在淳朴，再如郑州莱味道鲜香，些小吃的麻味和辣味注重舌尖的极致享受，这又和当地人爽朗耿直的性格有关。直来直去、淋漓尽致是郑州人，更是郑州菜的本色。

在小学英语阅读教学中培养学生学科素养

英语课程强调对学生语言能力、文化品格、思维品质和学习能力的培养,实现立德树人的目的。本文以上教版《英语》六年级上册Unit 11 Trees为例,探讨如何在小学英语阅读课中培养学生的学科素养。

基于优化的深度图像修复与恢复算法

为了提升深度信息感知的质量,深度图像修复(仅使用深度信息)与恢复(结合其他辅助信息)广泛应用于深度信息预处理中.用加权最小二乘优化框架统一描述深度图像修复与恢复问题.通过充分利用已知信息,该算法可以有效提升深度图像修复与恢复的效果.其性能在实际系统中得到了验证.

基于优化的动态场景深度恢复

基于图像深度信息融合技术,探索了动态场景深度恢复的优化求解算法.首先,引入深度投影图,以有效利用动态深度信息;然后,综合深度投影图、联合双边滤波结果以及平滑约束,提出一个统一的优化框架;最后,通过优化求解得到了更好的动态场景深度恢复效果.与最新算法的比较表明本文结果具有更好的空间一致性和更小的误差.