一、违反规划的建设行为怎么处理？

不能容忍 违反规划的建设行为是不符合宏观规划和城市发展的需要，是不应该存在的，必须依据相关法律法规，采取相应的行政和法律措施，严肃查处。如果情节严重，涉及到环境、资源等大众利益，那么也需要引起公众的关注，加强监督和举报，形成舆论压力，推动相关部门的处理。 Contents违反规划的建设行为是建设者不顾社会公共利益而以自身经济利益为主，触犯了法律红线和行业底线，对于城市的健康和可持续发展会造成难以弥补的破坏，因此需要从思想教育、技术监管、行政处罚、市场约束等多个维度来加强治理。要规范市场秩序，建立健全长效机制，引导建筑行业走向可持续、低碳、环保、人性化的发展道路。

二、机器人路径规划？

Online Generation of Safe Trajectories for Quadrotor UAV Flight in Cluttered Environments

介绍

文章强调无人机轨迹规划重点有三：

1. 生成的轨迹必须平滑且符合无人机的动力学约束
2. 整个轨迹，而不是轨迹上的某些点，需要保证是避障的
3. 整个sensing, mapping, planning的过程必须是满足实时性要求的

文章的主要贡献在于使用minimum snap方法，通过构造带约束的优化问题保证无人机轨迹的动力学约束和平滑。通过使用高效的空间处理方法(基于八叉树地图)来生成飞行走廊，从而处理了无人机可通行区域的问题。并且这个方法是高效的，所以能够实时运行，地图也是在无人机飞行中逐步构建的。下图是最后的算法效果：能够在室外位置环境下进行自主导航和飞行。右侧图的绿色方框就是后面要讲的飞行走廊。

对于飞行走廊，1.2.1节介绍了已有的很多方案，但是都存在计算负荷过大的问题，作者提出了膨胀法形成多个长方体连接而成飞行走廊的思路。对比作者以前提出的方法(文章ref[12]),以及当时的state-of-the-art方案（文章ref[4]）,都存在明显的优势。

如上图所示，蓝色的连续方框，是作者在ref[12]中提出的早些方案，明显飞行走廊的空间构造的更加保守，当前方法构造出的橘色方框空间更大，也就意味着飞机有更大的操作空间。而对比ref[4]的方法，也具有明显优势。[4]中，使用了先用RRT*采样出离散点，如图(c)所示，然后用QP的方法将这些点连接成光滑可行的曲线。由于优化问题只存在等式约束，也就是要曲线通过这些个提前固定好的点，所以可以使用闭式求解

的方法，一次性求解结果。这个在论文推土机：Minimum Snap Trajectory Generation and Control for Quadrotors以及提过了，但是很容易想到的问题就是，平滑后的曲线的点，除了通过这些固定点的地方保证安全，其他的位置是有可能存在碰撞风险的。

作者的做法是：做碰撞检测，发现碰撞点后新增加约束点，然后回来继续解优化问题，和上一个优化问题相比，会发生碰撞的位置由于增加了新的位置约束，则不会再发生碰撞了，但是这次优化问题由于约束发生了变化，不保证在别的地方是不是会再发生碰撞，所以有可能又会检测出新的碰撞点，所以需要一次一次不断进行迭代优化，最后到任何点都不发生碰撞为止，可是到底要进行多少次迭代才能够完成优化呢？这里要强调，我们无法证明通过有限次优化能够让所有点避障。这个部分的深入分析我们放到对ref[4]的解析中再讲，完成本文时还没写。最后文章给出算法框架：

基于八叉树的地图表示

这部分涉及地图，或许应该放在另一个专栏中？

飞行走廊的生成

这部分介绍飞行走廊的生成。飞行走廊的好处很明显：空间上的约束，可以直接去构建，但问题可能是非凸的，或者构造出非线性优化问题，这会影响计算的实时性。通过构建飞行走廊，将位置约束变成凸空间，这样施加在优化问题上，优化问题仍然是凸优化，能够通过高效的求解方法进行求解。 飞行走廊被定义成 ,它由一系列的空间组成 ,每个空间是一个长方体，所以空间有三个维度，每个维度被其上下界所约束： .飞行走廊的生成有两部分组成，首先进行初始化，然后进行后处理。

第一步，使用A*算法进行初始化（当然，完全可以使用考虑动力学约束的混合A*搜索算法）。空间地图使用八叉树地图进行构造，使用A*算法进行搜索，找到连接起点和终点的一系列grids. 这些grid是避障的，联通的。在3.1.3节，作者强调了最优性和效率之间的平衡。由于空间的稀疏性，再使用A*搜索过程中我们通过减小heuristic的估计来让A*算法更加贪心，但由于破坏了最优性原则，这很可能让A*算法搜索出来的结果不是全局最优，就如下图中的绿色方块所示。但是由于在第二步膨胀过程中，我们会膨胀绿色方块获得最优的飞行走廊，这也在一定程度上弥补了A*搜索结果不是全局最优的问题。因为与全局最优结果相近的次优搜索结果，通过第二步膨胀后，或许会几乎相同。

接下来第二步是膨胀：由上面A*搜索出来的结果作为初始化飞行走廊显然还没有完全利用到周围的free space

, 在这个飞行走廊附近依旧有很大的拓展空间，通过向各个方向进行膨胀，一直膨胀到碰到障碍物位置，以此获得更大的通行区域，如下如所示，蓝色方块是初始化的结果，绿色虚线方块是膨胀后的结果，右图中的橘色区域则是连续膨胀方块间的重叠区域，这也是接下来轨迹规划

的时候的空间位置约束，要求两个segments之间的切换点的位置必须被约束在这个重叠区域之内。

在Fig.1.2中也就是下图，我们可以明显的看到，重叠区域是非常大的，在进行轨迹规划时，我们只要求segment

之间的切换点被约束在重叠区域内即可，这其实是implicit time adjustment. 因为通过调节切换点的位置，也就起到了调节轨迹长度和轨迹形状的作用，从一定角度来讲就是在做time adjustment

的过程。原文的描述在3.2和3.3中。

这里是截图原文的描述：

基于样条曲线的轨迹生成

这部分介绍轨迹规划。这部分的轨迹生成

算法在ref[12]中首次提出(完成本文时对应论文解析还未完成，后续链接)，在这里面针对时间分配问题有一些新思路，通过增加有限个新约束(在违反无人机动力学约束发生时)，能够被证明整个曲线可以被完成约束在设定的动力学约束之内。这部分也是文章的核心部分，可以看下原文chapter4的截图：

我们跳过无人机的动力学分析，直接接受结论：四旋翼无人机具备微分平坦的特性，具体说来就是其状态和控制的输入能够被四个输出及其导数确定。这是我们能够运用基于minimum snap方法的前提条件。多段拼接的轨迹由以下表达式组成：

cost function为：

以上表达意为整条曲线又M 段 N阶多项式拼接而成，目标函数是整条曲线的某阶导数（minimum snap取jerk, 也就是3阶导数）。在这里，目标函数被构造成二次型：

其中，等式约束和不等式约束均可被写成线性函数。具体来说，约束包括动力学约束(速度，加速度，jerk等)，位置约束，通过corridor constraints给出，也就是上面说到的飞行走廊，最后还有连续性约束，也就是连续两条曲线的切换点至少N-1阶连续，N是每条曲线的最高次。对于位置约束，上面已经说过，切换点的位置被约束在对应的方块的重叠区域之内：

但是，注意到这个约束只是保证了切换点的安全，并没保证其他时间点上的点是不是安全的，避免碰撞的。所以这里作者给出了一个新算法来保证整条曲线都是避障的，如下图所示：

1. 首先进行一次优化求解，然后得出结果。
2. 对每一段N阶曲线去查看它的N-1的极值点，来检查是不是在对应的飞行走廊的方块内。
3. 如果出现violation,违反约束的情况，在那个违反约束的时间点上，新增位置约束，具体做法就是对这个位置的上下边界压缩
4. 然后构造出新的优化问题继续求解，这里新的问题与老的优化问题的唯一区别是更新了约束。

新的约束为：

注意到，尽管这个loop内的极值点不一定是下一个loop的极值点，但是作者通过证明发现能够通过有限次的约束更新，将整条曲线限制在安全区域之内，这个和ref[4]中的处理碰撞问题的方法相比就有很大优势，毕竟后者是内有办法确保迭代能够在有限次约束更新内完成的。具体的theory部分见文章4.2.1节(Page.25).

进一步的，如果需要约束更高阶的导数，如速度，加速度，以及jerk等，也可以通过同样的方法进行约束，比如说还想约束速度，那么获得速度表达式后：速度的表达式是N-1阶，那么就有N-2个极值点，找到极值点是否符合动力学约束，如果不符合，用一样的方式，在极值点处施加新的约束，然后继续回去进行下一轮优化。

三、机器人路径规划算法？

路径规划其实分为两种情况，一个是已知地图的，一个是未知地图的。　　对于已知地图的，路径规划就变成了一个全局优化问题，用神经网络、遗传算法有一些。　　对于未知地图的，主要就靠模糊逻辑或者可变势场法。　　对于未知环境能自己构建地图的，也就是各种方法的结合了。

四、AGV机器人路径规划实验步骤？

步骤:

1、对机器人的速度进行离散采样。

2、对于每个采样后的速度，用当前的位置信息去模拟一段时间后小车的速度

3、从向前的运动过程当中，评估每条运动的轨迹。使用不完整的度量，例如，接近障碍物，接近目标，接近全局规划的路径和速度。抛弃原有的存在问题的路径。

4、选择一条得分较高的路径，并且给底盘发布速度。

5、清除和重复。

DWA算法，就是说，当你需要障碍物的时候，给你画一个圆，然后让机器人按照这个圆走。

五、救火机器人创业规划书？

1 是必要的。2 救火机器人的创业规划书可以明确目标和方向，创业的原因和目的。它可以包括市场调研、竞争分析、产品定位、市场推广、财务规划等内容，帮助创业者更好地规划和管理创业项目。3 此外，还可以延伸到技术研发、人才招聘、合作伙伴寻找、风险管理等方面，为创业者提供全面的指导和支持。它是一个重要的工具，可以帮助创业者在竞争激烈的市场中取得成功。

六、机器人自动学习人类行为

机器人自动学习人类行为

机器人自动学习人类行为是人工智能领域中的一项重要研究课题。随着科技的不断进步和人工智能技术的飞速发展，机器人自动学习人类行为已经成为许多研究者关注的焦点之一。通过让机器人具备自主学习的能力，使其能够模仿人类的行为、习惯和思维方式，从而更好地适应和融入人类社会。

机器人自动学习人类行为的研究涉及到多个领域，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。通过这些技术手段的结合应用，研究者们希望能够让机器人具备更深入的人类行为理解能力，从而实现更加智能化的交互方式和服务功能。

在实际应用中，机器人自动学习人类行为有着广泛的应用前景。比如在智能助手、智能驾驶、智能家居等领域，机器人可以通过学习人类行为，更好地理解人类需求，并提供更加个性化和智能化的服务。此外，机器人自动学习人类行为还可以帮助提升生产效率，改善工作环境，促进社会的可持续发展。

然而，机器人自动学习人类行为也面临着诸多挑战和难题。其中最主要的问题就是如何确保机器人学习到的人类行为是正确有效的，避免出现误解和误判。同时，还需要解决数据隐私保护、伦理规范等方面的问题，确保机器人的学习行为是符合社会伦理和法律法规的。

为了进一步推动机器人自动学习人类行为的研究和发展，我们需要加强跨学科合作，整合各方资源，共同探讨解决方案。只有通过共同努力，充分发挥人工智能技术的优势，才能更好地实现机器人自动学习人类行为的目标，推动人工智能技术的持续创新与发展。

总的来说，机器人自动学习人类行为是人工智能技术发展的必然趋势，具有重要意义和广阔前景。通过不懈努力和持续探索，相信在不久的将来，机器人将能够真正实现自动学习人类行为，并为人类社会带来更多便利和智慧。

七、小米扫地机器人行为分析？

路径设置合理，基本能扫遍屋子，而不是乱七八糟的扫一通。过坎能力不错，移门的轨道轻松跨过。

八、人工智能机器人发展规划？

人工智能机器人以后会发展的越来越多，有更多的领域运用到这个，会最大程度的解放劳动力 ，所以我们应该不断地研究各种类型的机器人，让它适用在各个行业

九、规划式扫地机器人原理？

工作原理：扫地机器人的机身为自动化技术的可移动装置，与有集尘盒的真空吸尘装置，以圆盘型为主。前方有设置感应器，可侦测障碍物，如碰到墙壁或其他障碍物，会自行转弯。

配合机身设定控制路径，在室内反复行走，如:沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等路径打扫，并辅以边刷、中央主刷旋转、抹布等方式，加强打扫效果，以完成拟人化居家清洁效果。 扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。

一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。

一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。

十、机器人学习人类的行为