一、湖南省城乡规划条例？
城镇体系规划，分为省域城镇体系规划、设区的市和自治州域城镇体系规划、县（市）域镇区（集镇）布局规划、跨行政区域城镇体系规划。
城市规划，分为总体规划、专项规划和详细规划。详细规划，分为控制性详细规划和修建性详细规划。县人民政府所在地的规划（以下称县城规划）按照城市规划的要求制定。
镇规划，分为镇域村镇布局规划、镇区规划和集镇规划；乡规划分为乡域村镇布局规划和集镇规划。镇区规划和集镇规划应当达到控制性详细规划的深度
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：
- 生成的轨迹必须平滑且符合无人机的动力学约束
- 整个轨迹，而不是轨迹上的某些点，需要保证是避障的
- 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：
- 首先进行一次优化求解，然后得出结果。
- 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。
- 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
- 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、湖南省仓储物流建设规划补助标准？
一、土地使用权的补偿。会按照占用的性质和使用年限等来算出区域补偿价。
二、地上附着物的补偿。这部分补偿主要对地上的不可搬迁物进行补偿。
三、搬迁费。搬迁费是指企业将仓库内的可搬迁的设备、原材料、库存产品及其他库存搬迁到新地址所产生的费用。四、停产停业损失补偿。
法律依据：
《国有土地上房屋征收与补偿条例》第十七条
第十七条 作出房屋征收决定的市、县级人民政府对被征收人给予的补偿包括:
(一)被征收房屋价值的补偿;
(二)因征收房屋造成的搬迁、临时安置的补偿;
(三)因征收房屋造成的停产停业损失的补偿。
市、县级人民政府应当制定补助和奖励办法，对被征收人给予补助和奖励。
五、湖南省脐橙市场规划
湖南省脐橙市场规划
随着人们对健康生活方式的重视，水果市场的需求日益增长。作为一个著名的柑橘产区，湖南省在脐橙种植和销售方面有着独特优势。因此，对湖南省脐橙市场进行规划显得尤为重要。在这篇文章中，我们将探讨湖南省脐橙市场规划的重要性、现状分析以及未来发展方向。
重要性
湖南省作为中国著名的脐橙主产区之一，其脐橙种植面积广阔，年产量巨大。然而，随着市场竞争的加剧和消费者需求的不断升级，单纯依靠传统的产销模式已经无法满足市场需求。因此，制定科学合理的市场规划显得尤为重要。
通过市场规划，可以更好地了解消费者需求，确立品牌定位，提升脐橙品质，拓展销售渠道，促进产销对接，实现产销协同发展。同时，市场规划还可以帮助企业应对市场变化，提升竞争力，促进脐橙产业的可持续发展。
现状分析
目前，湖南省脐橙市场存在一些问题和挑战。首先，部分地区脐橙品质不一，缺乏统一的品牌形象和市场定位，导致市场竞争力不足。其次，传统的销售模式难以适应现代市场需求，渠道单一，销售渠道不畅通。此外，产销环节中存在信息不对称、市场波动大等问题，影响了市场秩序和脐橙品质。
然而，值得注意的是，湖南省脐橙市场在品种丰富、产量大、品质优等方面仍具有很大优势。为了进一步提升市场竞争力，改善市场环境，加快脐橙产业的发展，制定科学的市场规划势在必行。
未来发展方向
针对湖南省脐橙市场现状及存在的问题，未来的发展方向可以从以下几个方面展开：首先，加强脐橙品牌建设，建立统一的品牌形象和市场定位，提升产品附加值和竞争力。其次，拓展销售渠道，发展电商平台、农产品直供等新型销售模式，提升产品的市场覆盖面和销售量。
同时，加强产销对接，建立健全的信息反馈机制，实现生产加工销售一体化，提高市场反应速度和产品质量。此外，加强行业协会和政府部门的指导和支持，建立产业联盟，推动行业规范化发展，引导脐橙产业健康有序发展。
总的来说，湖南省作为脐橙产区有着得天独厚的自然条件和市场优势，但要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就需要不断完善市场规划，推动产业结构调整和升级，促进脐橙产业的持续发展。相信在各方共同努力下，湖南省脐橙市场必将迎来更加美好的未来。
六、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。
七、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。
八、湖南省有哪些规划的水利工程？
湖南省建国以来，先后建成柘溪电站，五强溪电站，东江水电站，双牌水电站，湘祁水电站，桃源水电站，洪江水电站，长潭河水电站，三江口水电站等。
湖南省建国以来，建设有湘江航运枢纽工程，澧水石门至澧县航道建设工程、沅水常德至鲇鱼口2000吨级航道建设工程、津市港水运物流集散中心工程，长江经济带岳阳城陵矶现代化港口群项目、湘江永州至衡阳三级航道改扩建工程、岳阳港城陵矶港区（松阳湖）二期工程等水利设施。
湖南省还建设有东江湖水库，六都寨水库，黄石水库，涔天河水库，水府庙水库，官庄水库，上沙江水库等大型水库。
九、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
十、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。
发布于
2024-05-18