API介绍： int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,
int* value, int count,
TrackbarCallback onChange =
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2024-07-10 22:29:42
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前言随着人工智能技术的日益发达，我们的生活中也出现了越来越多的智能产品。我们今天要关注的是智能家居中的一员：扫地机器人。智能扫地机器人可以在主人不在家的情况下自动检测到地面上的灰尘，并且进行清扫。有些更为对路线进行规划，找到可以清理灰尘的最短路径，达到省电的效果。当然，绕过障碍物也是必须拥有的技能。我们今天就来看一下扫地机器人自动寻路的算法的简单实现。这里我们不对机器人如何识别出灰尘进行讨论，我们
前言可以直接体验最终效果：https://maze-vite-g36nww6hh-judgeou.vercel.app/寻路前：寻路后，自动在图片上生成红色路径，蓝色是探索过的区域：这里我故意用手机斜着角度拍，就是为了展示程序完全可以处理手机从现实拍摄的迷宫图片。整个程序我准备用 Vue 3 + Vite 来写，但其实用不用 Vue 都一样，不会涉及复杂的界面，用别的框架甚至不用框架其实也完全可以
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2024-04-17 01:24:07
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文章目录1. 前言2. 准备工作2.1 硬件准备2.1.1 OpenMV主控板2.1.2 数据线或者（SD卡+读卡器）2.1.3 根据实际需求可选扩展外设2.2 软件准备2.3 编程基础3. OpenmV介绍3.1 OpenMV 概述3.2 本文OpenMV硬件参数介绍4. OpenmVIDE软件操作5. 其他知识补充 1. 前言在之前做毕业设计时曾使用到了OpenMV，但找资料时发现很少有人可以
这个是我最困扰的，也是我想了好久才想出来的。游戏中，你肯定要判断当前的路是不是可以走，当然在没有障碍物的情况下，你是可以随便走的，但是我的这个游戏里面有地图，有地图肯定就得有障碍物，我的想法是这样先把一张图片（320*240），按照1*1的大小拆分下来，用一个矩阵表示当前坐标的状态，例如(20,30,1)这三个参数分别表示X坐标，Y坐标，最后一个参数0表示可以到达，1表示不可到达。这样经过矩阵的初
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2024-08-18 16:30:36
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Navigation Mesh 导航网格 Navigation mesh (导航网格)是 3D 游戏世界中用于实现动态物体自动寻路的一种技术，将游戏中复杂的结构组织关系简化为带有一定信息的网格，在这些网格的基础上通过一系列的计算来实现自动寻路。 导航的时候，只需要给导航物体挂载 Nav Mesh Agent 导航组件，导航物体便会自行根据目标点来寻找最直接的路线，并沿着该线路到达目标点。Nav
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2024-02-20 17:58:51
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前言：算法简介： 通俗点说，就是在起点与目标点之中找出一条可通行的最短路线。常见于各类RPG游戏中的自动寻路功能：点击某个任务，人物会自动移动过去；点击地图上某个点，人物也会照着显示出来（或者隐藏了）的路线前进。玩过LoL，红色警戒等类似游戏的小伙伴都知道，右击小地图的某一处，小地图会出现一条从当前位置到所点击位置的红色路线，然后英雄就会随着这条路线一直走到目标点。这种功能，就是A*算法的在游戏
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2024-03-06 10:52:08
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算法参考：https://docs.opencv.org/3.1.0/db/d5c/tutorial_py_bg_subtraction.html移动侦测移动侦测方法，通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。 移动侦测允许在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体
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2024-04-10 05:09:53
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解法 这一题属于典型的迷宫搜索类题，刚入手时我也是一脸茫然，但是仔细思考了一晚上，还是勉强的解决了，这道题属于经典的BFS搜索题，解决的核心在于，如何找到迷宫出口，还有如何存储路径解法1:BFS+路径存储 作为图论中经典的搜索算法之一，BFS算法搜索路径的特点是"层层搜索"，映射到这个题目上，给我的理解就是，使用BFS这个特点，一旦我们搜索到终点，好吧，整个过程也可以结束了，因为BFS每一步的遍历
众所周知，自动寻路是所有游戏的一个难点，属于AI（人工智能）的范畴。一个游戏的AI的设计是否足够完美，可能决定了这个游戏的命运。然而自动寻路就是AI中的一个十分重要的分支，其算法异常复杂。然而unity3d中提供了一套非常成熟的组件来为我们解决这一难题。今天，我们就来一起欣赏一下Unity3d自带的自动寻路系统。&
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2023-07-14 00:56:38
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该篇文章接上篇并查集应用——生成随机迷宫, 此时已经可以生成一个任意大小随机的迷宫 但是看起来还缺点什么，对，就是路径，没有路径怎么证明这真的是个迷宫，因此现学现用把路径加上。首先寻路算法属于图论算法，要想寻路先得有图，什么是图，这个就不细讲了，很多专门讲这个的文章，简单的说图就是一些点再加上连接这些点的边就构成了
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2024-06-26 07:33:46
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穿透障碍，到达对面的点 ，，这里只是粗率的实现了一下，好像还是有bug的import math
import sys
import time
import numpy as np
map_be_search = np.array([
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 0,
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2023-12-15 09:52:24
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# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import random
import copy
import time
import sys
import tkinter
import threading
# 地图
tm = [
'############################################################',
'#S...
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2023-09-16 11:21:32
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一、为什么地图网格化？
位置描述：
鼠标位置使用像素坐标描述。
地图位置使用经度纬度描述。
为了方便描述地图上元素的位置，将地图网格化。
二、什么是曼哈顿距离？
曼哈顿距离（Manhattan distance）：两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即D（I，J）=|XI-XJ|+|YI-YJ|。
计算曼哈顿距离时，忽略两点之间的障
6.1 常用定位方法讲解对象定位是自动化测试中很关键的一步，也可以说是最关键的一步，毕竟你对象都没定位那么你想操作也不行。所以本章节的知识我希望大家多动手去操作，不要仅仅只是书本上的知识，毕竟这个我只能够举例说明。下面我们来看我们常用的一些定位方式。6.1.1 ID定位无论是在web自动化还是app自动化中id都是唯一的，可能有的小伙伴看到这里会有疑问，因为有的资料说是通过name定位是唯一的，为
# Java自动寻路：原理与实现
自动寻路，是计算机图形学以及人工智能领域的一个重要课题。它通常用于游戏、机器人导航、物流等场景。本文将带你了解Java中的自动寻路技术，并展示一个简单的实现示例。
## 自动寻路的原理
自动寻路的核心问题可以归结为在一个给定的地图上寻找从起点到终点的最优路径。常用的寻路算法有：
- **Dijkstra算法**：适合权重不等的图。
- **A*算法**：在
前言如果说现在是"枪车球"和Moba齐飞的游戏时代，那么在21世纪的前十年，mmorpg无疑是红极一时。从魔兽世界、热血传奇到后来的天下、诛仙，在那个PC大量普及、网络带宽不断升级的年代，这些游戏无一不让玩家流连忘返。而在众多的mmorpg类游戏中，地图与角色移动无疑是其中非常重要的一个部分。 相信不少玩过这类游戏的玩家都还记得自己跑图做任务的日子，为了那几十银币和经验值可以说是翻山越
上一篇文章只发布了很粗糙的代码，属于能跑就行，确实难看懂。这一篇继续说一下爬墙思维，，B*寻路算法就是贪婪思维 +攀爬思维，但是比较难判定怎么算爬过的障碍，所以这里改为 贪婪思维 +穿透障碍，（空心障碍的话这不坑爹吗）最开始研究B*寻路算法时,真是时 不知道怎么取解决爬墙，，，从格子3 开始分路，开始考虑撞墙，换方向，又得判定是否已经翻过了障碍，起初我觉得可以用距离来判断翻过了障碍，因
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2023-11-09 08:56:27
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总结一下流程：思维：直接走向终点+穿透障碍1，从起点 直接向终点做，每次获取一下指向终点的向量，加一下自身坐标，得到下一个坐标。分支：1.不是障碍，就继续往前走。2.是障碍，获取四个关键点（障碍前一点，障碍点，伪穿透点（穿透点前一个点），穿透点），计算障碍物最边缘的重要属性 内圈（不可走点集合），外圈（可走点集合）。具体前面已经说过了，这里在说一下：从障碍点开始，我的邻居=1的点（处理：如果这个邻
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2023-09-26 22:10:55
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以我个人的理解：A*寻路算法是一种启发式算法，算法的核心是三个变量f,g,h的计算。g表示 从起点 沿正在搜索的路径 到 当前点的距离，h表示从当前点到终点的距离，而f=g+h，所以f越小，则经过当前点的最终路径长度也就越小。算法当中，有两个辅助列表用来搜索路径。搜索域（开启列表）和已搜索域（关闭列表）。其中搜索域用来存放待搜索的节点，已搜索域存放已经搜过的节点。这两个列表的用法：1、初始化：首先
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2023-07-04 20:25:57
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