白盒测试之路径覆盖路径覆盖路径覆盖的含义选取足够多的测试数据，使程序的每条可能路径都至少执行一次（如果程序图中有环，则要求每个环至少经过一次）。链连续的边。也被称作一条路径圈复杂度：圈复杂度(Cyclomatic complexity)是一种代码复杂度的衡量标准，在1976年由Thomas J. McCabe, Sr. 提出。 在软件测试的概念里，圈复杂度用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，数量上
《测试用例路径覆盖例子(2).doc》由会员分享，可免费在线阅读全文，更多与《测试用例路径覆盖例子(2)》相关文档资源请在帮帮文库(www.woc88.com)数亿文档库存里搜索。1、V(G)=(条边)－(个节点)+=V(G)=(个谓词节点)+=③确定独立路径集合(条)路径：(aloq)路径：(aln)路径。2、同路径的测试用例：Value(i)=有效输入，其中，i＜；Value(k)＜最小值，其
1.基本概念CCPP: Complete Coverage Path PlanningCCPP需解决的关键问题：
遍历工作区域内除障碍物以外的全部区域在遍历过程中有效避开所有障碍物在遍历过程中要尽量避免路径重复,缩短移动距离CCPP技术指标：
区域覆盖率路径重复率总行程死区：是指它的周边相邻区域,或者是边界,或者是障碍物,或者是已覆盖过的区域全覆盖路径规划问题本质：在栅格地图中,全覆盖
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2024-08-06 18:25:27
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【最小路径覆盖】首先给出公式:DAG的最小路径覆盖数=DAG图中的节点数-相应二分图中的最大匹配数.一个PXP的有向图中，路径覆盖就是在图中找一些路径，使之覆盖了图中的所有顶点，且任何一个顶点有且只有一条路径与之关联；（如果把这些路径中的每条路径从它的起始点走到它的终点，那么恰好可以经过图中的每个顶点一次且仅一次）；如果不考虑图中存在回路，那么每条路径就是一个弱连通子集。由上面可以得出：1.一个单
一、场景法 场景法就是模拟用户操作软件时的场景，主要用于测试系统的业务流程。当拿到一个测试任务时，我们并不是先关注某个控件的边界值、等价类是否满足要求，而是先要关注它的主要功能和业务流程是否正确实现，这就需要使用场景法来完成测试。当业务流程测试没有问题，也就是该软件的主要功能没有问题时，我们再重点从边界值、等价类等方面对控件进行测试。 在冒烟测试时也主要采用场景法进行测试进行测试。1.1 场景
# 遗传算法在全覆盖路径规划中的应用
## 引言
路径规划是机器人、无人机和自动驾驶汽车等领域中的一个重要问题。在许多应用中，要求移动体能够覆盖某个区域的所有点，通常称为全覆盖路径规划。为了有效解决这一问题，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种常用的优化方法。本篇文章将介绍如何使用遗传算法进行全覆盖路径规划，并提供一个Python编程示例。
## 遗传算法简介
遗传
## Python路径覆盖
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它的强大之处在于它的灵活性和可读性。在Python中，路径覆盖是一个重要的概念，它允许程序员根据需要选择不同的路径来执行代码。本文将带你了解Python路径覆盖的概念、使用方法以及相关示例。
### 什么是路径覆盖？
路径覆盖是指在编写代码时，根据不同的条件选择不同的执行路径。它使得程序可以根据特定的输入或条件执行不同的代
原创
2023-12-31 07:44:20
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MazeProblem简单介绍一下该项目不过是一个平平无奇的小作业，基于python3.8开发，目前提供两种迷宫生成算法与三种迷宫求解算法，希望对大家的学习有所帮助。效果图如下所示：环境介绍刚刚说了，这是python3.8，同时我们还包含了两个第三方库，这些我将会放在requirement.txt中。是的，我现在意识到它非常重要，因为跑别人代码没有它真的很容易环境冲突。文件介绍项目很简单，一共只有
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2024-03-07 20:54:52
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车辆路径规划问题的研究一般较常遇到需要画出车辆路径示意图，已知有每辆车的真实坐标序列，那么如何利用在一个空白的坐标轴上画出路径呢？1.准备1.1 matplotlib引入一般情况下只引入plt就行了，但是我这里因为要修改图例的字体，直接将matplotlib也引入进来:import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt1.2 数据形式我的数据形式是一
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2023-06-21 23:59:23
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一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结构，然后利用Graph的广度优先遍历算法(Breadth-First Search, BFS)解决无权重的High-Level的地图级别的规划。但是实际应用场景中，地图中各个路径所代表的Graph的边的权重都是不同的，比如距离长的Edge权重就应该比较低；交通拥堵的Edge权重就应该低等等。对于有权重的Graph如何进行最短路径规划
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2023-11-01 11:01:36
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ROS入门 7.2.4 导航实现04_路径规划《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼
毋庸置疑的，路径规划是导航中的核心功能之一，在ROS的导航功能包集navigation中提供了 move_base 功能包，用于实现此功能。1.move_base简介move_base 功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现，move_base 可以根据给定的目标点，控制机器人底盘运动至目标位置，并且
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2023-08-23 20:38:03
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最近在做移动机器人路径规划相关的topic，打算对路径规划算法做一个调研，并写下这篇记录。本博文的大部分内容来源于网络的博客或者论文，相关的参考也会给出来。本博文仅作本人学习记录用。 目录引言什么是路径规划？路径规划发展趋势多传感器融合路径规划多机器人协作路径规划多算法融合路径规划 路径规划算法分类机器人传统路径规划方法可视图法 栅格法 人工虚拟势场法机器人
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2024-06-18 20:05:16
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应该很多人都还记得微信的小程序游戏：跳一跳。那时候很多人都是用Python来玩，羡慕他们能够得高分的同时，也产生了一波 对Python产生了浓厚的兴趣伙伴，包括我身边朋友也是，好几个从此也开始学习Python。 但对于刚开始学习Python的伙伴来说，都不知道如何开始，也不知道该如何定制学习路线，今天就给大家分享对于零基础Python初学者该如何规划学习路径，但每个人情况不一样，制定的
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2023-08-29 21:37:22
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参考：http://www.banbeichadexiaojiubei.com/index.php/2020/02/26/%e8%87%aa%e5%8a%a8%e9%a9%be%e9%a9%b6%e8%b7%af%e5%be%84%e8%a7%84%e5%88%92-dijkstra%e7%ae%97%e6%b3%95/ 一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结
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2023-07-05 17:19:26
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之前已经实现了人工势场法避障的python仿真，人工势场法适用于局部避障，不依赖全局障碍物信息，根据实时检测到的障碍物即可进行避障。但其不能确保得到的路径最优，且存在局部极小值等问题。如果在已知部分障碍物信息的情况下，进行全局的路径规划，以局部避障方法作为辅助，可以得到更好的效果。经过算法调研，了解到RRT方法（快速扩展随机树）和PRM方法（概率路线图方法）可以实现全局障碍物信息下的路径规划。PR
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2024-03-11 17:20:12
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文章目录参考资料1. 算法简介2. 算法精讲2.1 预处理2.2 开始搜索2.3 继续搜索2.4 确定实际路径3. 算法总结3.1 算法步骤3.2 伪代码4. python实现5. c++实现 参考资料Introduction to the A* Algorithm路径规划与轨迹跟踪系列算法Robotic Motion Planning Lectures 路径规划之 A* 算法1. 算法简介A*
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2023-08-06 07:46:05
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在上一节中，介绍了 RRT 算法的原理，这一节将一步步实现 RRT 路径规划算法在二维环境中的路径规划，来进一步加深对 RRT 算法的理解。二维环境的搭建我们将搭建下图所示的二维环境，绿色点为起点（0，0），红色点为目标点（15, 12），黑色的圆表示障碍物。实现上述环境的代码如下：start = [0, 0] # 起点
goal = [15, 12] # 终点
# 障碍物 （
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2023-09-04 13:00:43
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动态规划是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来求解问题的方法。在路径规划的问题中，我们常常需要找出在一个网络（如图、矩阵等）中从起点到终点的最优路径。在本博文中，我将以“动态规划 路径规划 python”为核心，详细记录这个过程。
### 环境预检
在进行路径规划时，首先能够通过思维导图梳理出该项目的主要思路，我们可以将问题转化为“动态规划”过程。为此，我扩展了项目的硬件配置表格以确保环境
路径规划 | 基于A*算法的往返式全覆盖路径规划的改进算法（Matlab）
原创
2024-09-14 17:43:30
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在无人车系统（十一）：轨迹跟踪模型预测控制(MPC)原理与python实现【40行代码】中介绍了MPC方法在无人车轨迹跟踪中的应用。以Udacity中的例子作为引子，详细介绍了MPC的原理，无人车的运动学模型，以及给出基于python的实现。Udacity的仿真器是一些特定的环境，没有ros中的stage或gazebo灵活。本文以turtlebot的轨迹跟踪任务作为引子，介绍在ROS Stage仿
