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文档简介

基于Sqlite数据库导盲机器人的路径规划与定位导航的中期报告1.引言本项目旨在开发一种基于Sqlite数据库的导盲机器人的路径规划与定位导航系统，以帮助视力障碍人士更方便、更安全地出行。在本中期报告中，我们将介绍项目所完成的工作以及遇到的问题和解决方案。2.完成的工作2.1数据库表设计为了满足导盲机器人路径规划与定位导航的需求，我们设计了以下数据库表：-地图表：地图ID、地图名称、地图文件路径、地图缩放比例、地图中心点经纬度。-地点表：地点ID、地点名称、地点经纬度、所属地图ID、地点类型。-路径表：路径ID、起点地点ID、终点地点ID、路径路线、路径长度。-导航指令表：指令ID、路径ID、指令序号、导航方向。2.2数据库设计实现我们使用sqlite3作为数据库，使用Python的sqlite3模块进行数据库操作。在Python中，我们定义了一个Sqlite3Db类，封装了数据库的连接和一些常用的数据库操作方法，如查询地图信息、查询地点信息、查询路径信息等。2.3路径规划算法实现我们使用了A*算法进行路径规划。在Python中，我们实现了一个PathPlanner类，封装了路径规划过程，并提供了路径搜索和生成导航指令的方法。2.4定位导航算法实现我们使用了基于磁场和加速度计的惯性导航方法进行定位。在Python中，我们实现了一个LocationNavigator类，封装了定位过程，并提供了获取当前位置和生成导航指令的方法。3.遇到的问题与解决方案3.1数据库读写速度问题在进行路径规划和定位导航时，我们需要从数据库中频繁地查询地图、地点和路径等信息，因此数据库的读写速度对系统性能的影响很大。我们采取了以下措施来优化数据库读写速度：-使用数据库连接池：由于频繁地打开和关闭数据库连接会浪费时间和系统资源，我们使用了连接池来管理数据库连接，避免了反复连接数据库的开销。-使用缓存机制：我们使用了缓存来存储查询得到的地图、地点和路径等信息，避免了反复从数据库读取信息的开销。当数据库中的数据发生变化时，我们会自动更新缓存。-使用索引：我们在数据库表中使用了索引，以加快查询速度。3.2A*算法的性能问题在使用A*算法进行路径规划时，当地图复杂度较高、搜索空间较大时，A*算法的性能会有所下降，搜索时间过长。我们采取了以下措施来提高A*算法的性能：-减少搜索空间：我们使用了地图分块的方法，将大地图分成多个小地图进行路径规划，可以减小搜索空间。-优化启发函数：我们优化了启发函数的计算方法，以减少算法执行时间。4.结论在本中期报告中，我们介绍了基于Sqlite数据库的导盲机器人的路径规划与定位导航的系统设计与实现，包括数据库表设计、数据库设计实现、路径

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