在学习遗传算法后我们知道中间一个步骤是需要确定适应度函数，而适应度函数一般是通过目标函数转换而来，在一些解决函数最大值和最小值的问题中，可以直接把函数输出作为目标函数和适应度函数。经过测试验证，在改工具箱中，适应度函数的输出结果越小标明越准确。在做摩擦力辨识中，因为需要用对非线性模型的参数进行辨识，在上一篇博客中使用了非线性最小二乘的辨识方法，但是其辨识结果的精准度受辨识参数初值的选取影响很大，很

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路径规划作为机器人完成各种任务的基础，一直是研究的热点。研究人员提出了许多规划方法：如人工势场法、单元分解法、随机路标图（PRM）法、快速搜索树（RRT）法等。传统的人工势场、单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模，当环境中的障碍物较为复杂时，将导致规划算法计算量较大。基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题。PRM是一种基于图搜索的方法，它将连续空间转换成离散

关键是一个叫做roipoly的函数，它的输入是一副图像，然后在图像窗口中手动划定一个区域，然后输出一个黑白图像，其中你标记的地方为白，其余地方为黑。下面这个程序实现了如何从一个大图中手动的拿出一小部分。

这时的m文件不需要任何输入，调用时可以直接点运行m文件的快捷键，或者在命令框中输入m文件名然后回车运行。在matlab的函数定义中，如果函数如果函数较长或较多，往往可以将各函数分别写在多个.m文件中，但有时函数可能很短，就几行，可能希望将多个函数定义放在同一个.m文件中，这里就存在一个子函数的定义问题。对于函数文件，一个M文件只能定义一个主函数，即第一句function所定义的函数，而且整个M文件

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很好理解，图像中固定的背景相减就可以去掉背景，保留下来运动的目标。背景差分算法/背景扣除。

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