毕业论文里用算法描述图

学视觉slam十四讲，把一些框架拿过来运行一下，再把框架之中的内容改成自己想要的即可。

机器人爆炸式增长的一个主要问题是不能在不同的机器人平台上重复使用代码。然而，ROS中的硬件抽象层及其消息服务允许创建可用于许多不同机器人平台的新代码。而且，ROS提供了一套稳定的机器人软件包，公认的SLAM评估方法都依赖于机器人社区可用的标准数据集。

所有SLAM的结果都使用占用网格作为最终输出，使用地图相似性的性能指标进行分析。 重点是放在地图质量，而不是姿态估计误差，因为映射输出受到本地化问题的高度影响。

SLAM的典型应用领域：

地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔米以及最新面世的岚豹扫地机器人都可以通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。

国内思岚科技（SLAMTEC）为这方面技术的主要提供商，SLAMTEC的命名就是取自SLAM的谐音，其主要业务就是研究服务机器人自主定位导航的解决方案。

这要看你改进的内容是什么。如果你的改进是对针那个经典算法的内容而不是改进算法的使用方法，并且改进的内容对经典算法本身作了比较大的改进或补充。那也许可以算作创新。不然，仅仅是因为只需用到算法的一部分而采取了比较直接的使用方法，那大概不能算作创新吧。

目录摘要IAbstractII引言1第一章基本遗传算法遗传算法的产生及发展基本原理遗传算法的特点基本遗传算法描述遗传算法构造流程6第二章遗传算法的实现技术编码方法二进制编码格雷码编码符点数编码参数编码适应度函数选择算子交叉算子单点交叉算子双点交叉算子均匀交叉算子部分映射交叉顺序交叉变异算子运行参数约束条件的处理方法遗传算法流程图14第三章遗传算法在TSP上的应用问题的建模与描述对TSP的遗传基因编码方法针对TSP的遗传操作算子选择算子轮盘赌选择最优保存策略选择交叉算子单点交叉部分映射交叉变异算子的混和遗传算法26第四章实例分析测试数据测试结果结果分析27摘要TSP(TravelingSalesmanProblem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。最后，简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望。关键词：TSP遗传算法遗传算子编码@@@需要的话按我的名字找我吧