近年来，机器人技术进一步发展，机器人也越来越接近我们的生活。北京冬奥会的智能餐厅里， 机器人自主完成炒菜、出餐、送餐；布拉格酒吧昏暗的灯光下，机器人调酒师正优雅的完成一杯杯鸡尾酒的制作。早已不止在工厂，机器人正在更深入的服务于人类，完成它们力所能及的事情。那机器人是如何完成的这些操作功能呢？

机器人完成上述功能的基础之一是产生和上述功能相匹配的运动，而控制机器人的运动离不开机器人的运动规划。机器人的运动规划是使机器人从当前点避开所有可能的障碍物到达目标点的过程，这个过程可以分成两部分，一是无碰撞路径的生成，二是路径的光滑化。无碰撞路径的生成又叫路径规划，路径的光滑化又叫轨迹规划。

路径规划一般可以得到从起点到终点的一系列路径的散点，轨迹规划是将路径的散点赋予时间信息，得到机器人可执行的控制指令。这篇文章将通过路径规划和轨迹规划原理的介绍及应用，对机器人运动规划方法进行浅析。

不论是非洲大草原上高速飞奔的猎豹，青藏高原上灵活跳跃的羚羊，还是万物之灵的人类自己，都无不让人惊叹造物主的鬼斧神工，也激发着人们梦想能有朝一日做出类似的人造物。诸葛亮的木牛流马，达芬奇的发条骑士，都是朝这个梦想前行的脚印。现代科技的高速发展，特别是机器人技术的日渐成熟，让这个梦想越来越贴近现实。虽然目前成熟的机器人技术和应用还主要集中在机械臂和轮式移动机器人上，但大部分人对机器人的第一印象还是像铁臂阿童木一样的仿生拟人的形态，相信也是很多机器人工程师的初心，这篇文章就给大家简单介绍下足式机器人的运动控制。

人通过获取和应用知识，能够实现对客观事物的认知和推理。从脑科学、神经科学的角度来说，人类的认知推理能力是一个非常复杂的系统，研究者对其机理的认识还非常有限。从人工智能的角度来说，研究者试图通过人工智能的技术去模拟人类的认知和推理的过程。问答就是一种典型的认知推理过程。智能问答，指的是根据预先构建的知识，对用户提出的问题给出答案。这里，我们通过介绍智能问答技术，来探讨人工智能如何实现认知推理。

人回答问题的过程，就是根据所掌握的知识来进行推理应用，从而得到答案的过程。一个全面而又庞大的知识储备是强大的推理能力的基础。人所掌握的知识可以是语义型（如：篮球比赛的场上人数是10人）、场景型（如：上周参加篮球比赛的情形）、经验型（如：篮球比赛最后几秒小比分落后该用的战术）、常识型（如：受伤了就不能上场比赛）等。那么，我们就可以结合这些知识回答各类问题（如图1所示）。

多年来，业务及产品出现的安全问题越来越多。怎样最大程度在前期解决业务遇到的安全问题，降低业务修复安全问题的修复成本，是业务研发及安全人员共同遇到的问题。互联网业务的敏捷性导致不能以传统的安全卡点方式要求业务完成安全标准才能进行下一步动作。

国内很多公司和企业都开始践行 DevOps 的研发模式，随着 DevOps 的发展，研发安全保障的思维和技术也在不断演化发展，其中一个重要的思想就是 DevSecOps。什么是 DevSecOps？它的价值是什么？DevSecOps 怎样在企业落地？企业的安全运营工作怎样基于DevSecOps理念来做呢？

本文重点讲述生成单机逻辑计划，生成分布式逻辑计划，生成分布式物理计划的过程。

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