js中四则运算

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title></title>
  </head>
  <script type="text/javascript">
    var a=Number(prompt("请输入一个数"));
    var b=Number(prompt("请输入第二个数"));
    var method = prompt("请输入一个方法");
    var sum;
    switch(method){
      case "+":{
        sum=a+b;
        break;
      }
      case "-":{
        sum=a-b;
        break;
      }
      case "*":{
        sum=a*b;
        break;
      }
    
      case "/":{
        sum=a/b;
        break;
      }
      default:{
        sum="没此运算";
      }
    }
  alert(sum);
  </script>
  <body>
  </body>
</html>
### 自主移动机器人(AMR)技术原理 #### 定位与导航 自主移动机器人依赖于多种传感器和技术来完成精确定位和有效导航。这些设备通常配备激光雷达(LiDAR),摄像头,超声波传感器以及惯性测量单元(IMU)[^1]。通过融合来自多个传感器的数据,AMR能够构建环境地图并实时更新位置信息。 #### 避障机制 为了安全运行,AMR采用了复杂的算法来进行障碍物检测与规避。当遇到静态或动态物体时,系统会立即调整路线以避开潜在碰撞风险。这涉及到快速决策过程,利用预先设定的安全距离阈值和其他参数来确保平稳行驶。 #### 路径规划 路径规划是另一个关键技术领域,它决定了机器人从起点到终点的最佳行进方式。现代AMRs往往采用全局加局部相结合的方法——先计算整体最优轨迹再根据即时情况微调具体走法;同时支持多台设备间的协同工作模式,提高整个系统的效率和服务质量。 #### 控制器的作用 控制器作为AMR的大脑,在协调各子系统运作方面扮演着不可或缺的角色。其不仅负责解析来自各类传感装置的信息输入,还要指挥电机执行相应的动作指令,并与其他节点保持良好通讯联系以便共享状态报告等重要资料[^2]。 ```python import rospy from sensor_msgs.msg import LaserScan, Imu from geometry_msgs.msg import Twist def scan_callback(msg): # Process LiDAR data here def imu_callback(msg): # Process IMU data here rospy.init_node('amr_controller') sub_scan = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, scan_callback) sub_imu = rospy.Subscriber('/imu/data', Imu, imu_callback) pub_cmd_vel = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) rate = rospy.Rate(10) # 10hz while not rospy.is_shutdown(): twist_msg = Twist() # Implement control logic based on processed sensor data pub_cmd_vel.publish(twist_msg) rate.sleep() ``` ### 应用场景 #### 物流配送 在仓库内部署AMR可以帮助企业优化货物搬运流程,减少人工成本的同时提高了工作效率。这类应用场景下,机器人可以在货架间自由穿梭运送物品至指定区域等待进一步处理或是直接送达客户手中。 #### 制造业生产线上料/卸料 对于一些大型制造工厂而言,自动化程度较高的生产线离不开AMR的支持。它们能够在固定轨道之外灵活机动地补充原材料或将成品运离加工区,从而维持流水线持续稳定运转而不受人为因素干扰[^3]。 #### 商场导览服务 除了工业用途外,部分公共场所也开始引入此类智能装备提供导购指引功能。顾客只需告知目的地名称即可跟随机器人的引导轻松找到目标店铺所在方位。
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