摘要：针对农业机器人在大棚中执行搬运任务时的高效率且尽可能沿地图中心行驶的需求,提出一种基于骨架提取和启发式算法的路径规划方法。首先设计了自适应阈值的地图骨架路径关键点提取步骤,用关键点指导启发式搜索树的构建。然后采用膨胀RS曲线代替直线进行树的生长,保证机器人的运动学约束和防碰撞,同时提出一种混合碰撞检测方法,进一步提高算法效率。最后设计关键点扩展步骤,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,简单地图下,本算法效率约是RRT*-Connect算法的5倍、Hybrid A*算法的7倍,复杂地图下约是RRT*-Connect算法的300倍、Hybrid A*算法的9倍,能够满足机器人的运动学约束。

摘要：针对传统色彩还原方法依赖专家辅助,在还原过程中花费大量的时间且费用高昂的问题,基于深度学习技术对该问题进行了研究与改进,提出了一种全自动的两阶段式灰度图像着色算法。首先结合分类网络和采样上色网络,并使它们共享部分相同的网络结构和权值,然后将平均平方误差和交叉熵函数的加权作为损失函数,最后在大规模场景分类数据库ImageNet上对类标和色彩进行重平衡后进行训练。实验表明,该算法输出的彩色图像更加真实、准确且色彩鲜艳,同时速度上优于传统方法。该技术可用于保证图像语义正确的情况下,将灰度图像转换为较真实的彩色图像。

摘要：论文阐述了多态性在面向对象程序设计中的作用,使用方法及实现过程。通过具体程序实例重点叙述虚函数在动态多态实现时的使用方法。