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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、路径规划算法实现和定位导航算法实现。我们还讨论了遇到的问题和解决方案。本项目在完善性能和精确度方面，还需要进一步优化和改进。