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资源描述本文针对校园环境下移动机器人的定位与避障技术展开研究，并取得了一 定成果，具体研究内容如下： (1)针对校园环境范围大、结构简单的特点，结合RFID传感器信息传递 功能，提出一种大范围拓扑环境学习与建模新方法。根据校园环境上下文信息 需求，设计RFID标签格式，指导机器人进行环境学习，且以标签的分布代表 环境整体结构，由标签内容传递导航任务，由此构建环境模型。 (2)针对激光数据存在噪声干扰的问题，设计了一种动态自适应中值滤 波方法，利用激光数据时间和空间上的相关性，剔除噪声干扰，平滑激光数据。 (3)根据校园道路特点，采用激光传感器利用路沿高度区分路面区域， 完成机器人定位，并针对单一传感器无法可靠定位的问题，提出了基于扩展卡 尔曼滤波的激光与惯导模块角度信息融合方法，大大提高了机器人直道定位的 精度和可靠性。在路口区域，使用RFID、激光、惯导模块与里程计相互配合，

AVL树是一种两个二进制排序树，但它可以保持高度ofbalance本身，并插入这使得搜索树是非常快的，当然，为了保持该树的平衡也做了一些保持树itselfbalanced操作树中插入和删除在process.AVL树节点的活动由前苏联发明GM阿德尔森，Velskii andE.M.兰迪斯在1962年，这种结构存在于计算机科学和第一数据结构的自我平衡特性，具有开拓性的意义，对于2-4树，红黑树，AA树的存货发明并指出thedirection，具有非常重要的意义这一设计理念。对于更复杂的数据结构是设计，如红黑树中多表现theaverage的AVL树，所以AVL树直接应用已经消失，butit是最好的学习设计思想之一，具有十分重要的意义或toimprove的水平。这是我知道的时候是在他们的派生树的插入和deletionalgorithms的AVL树。

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树结构的保存和读取-Tree preservation and read

Apriori 算法是一种有影响力的算法为布尔型关联规则的挖掘频繁项集。关键概念：• 频繁项集： 项目具有最低的集支持 （由李为第 i 个集表示）。• 先天属性： 频繁项集的任何子集必须频繁。• 加入操作： 要找到路，一组候选 k-频繁项集通过加入 Lk 1 与本身生成。

图形演示任务。在VC环境下分别在每个旋转方向，使用OpenGL实现场景中包括地面，立方体，四面体，键盘控制三维漫游，漫游，以及立方体和四面体