[0001] 本实用新型涉及算法学习领域，特别是涉及一种用于学习算法的装置。

[0002] 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

[0003] 很多时候，我们都抱有至高的目标，例如，我要深入学习算法，但是这真是一件令人头痛的事情。每一个算法都是经典并且难度很高的，光靠兴趣和喊口号是很难坚持下去的，所以每天或者每周都要坚持沉浸在算法的世界中，需要不断的接触和回顾，巩固，正所谓温故而知新。

[0004] 目前我们处于人工智能的飞速发展期，许多成年人通过自学或是可机构学习的方法来学习编程，同时孩子的编程学习热情也持续高涨。编程学习的两大基础和难点就是“结构与算法”，而“算法”的学习需要很多的数学基础，有了基础后，就可以把比较抽象的东西，通过领悟后，实现和表达出来。

[0005] 现今算法学习的工具主要是软件，有开源和不开源两种，但是这些软件相对于零基础学习者来说，是相当困难的，很多开了个头，中途就放弃了。存在入门困难，难以持久学习的问题。实用新型内容

[0006] 本实用新型的实用新型目的在于：针对上述存在的问题，提供一种用于学习算法的装置及系统，解决了学习算法入门困哪的问题，解决了学习算法难度大的问题，解决了学习算法过于抽象的问题；解决的学习算法不能持久的问题。

[0007] 本实用新型采用的技术方案如下：

[0008] 一种用于学习算法的装置，包括底盘，底盘上活动链接有运动机构；所述底盘上设置有核心控制器；所述底盘上设置有用于安装传感器的设置架，所述核心控制器拆卸电连接运动机构、传感器。

[0009] 进一步地，本实用新型还公开了一种用于学习算法的装置的优选结构，所述运动机构包括后轮轴，所述后轮轴的两端分别设置有金属齿轮减速电机，金属齿轮减速电机的输出轴上固定连接有后轮；所述金属齿轮减速电机通过可拆卸电缆与核心控制器点连接。

[0010] 进一步地，所述运动机构包括前轮轴，前轮轴上连接有前轮；所述前轮轴与前轮之间可自由转动。

[0011] 进一步地，所述底盘上前轮轴的前端设置有前传感器设置架；前传感器设置架上可设置若干传感器。

[0012] 进一步地，所述底盘的中部设置有电源盒；所述电源盒的上方和/或后方设置有主控板设置架；所述主控板设置架用于安装核心控制器；核心控制器通过电缆与电源盒可拆卸电连接。

[0013] 进一步地，所述底盘上后轮轴的后方设置有后传感器设置架，所述后传感器设置架用于安装若干传感器；所述主控板设置架上方设置有顶部传感器设置架，顶部传感器设置架用于安装若干传感器；传感器通过电缆与核心控制可拆卸电连接。

[0014] 进一步地，所述传感器包括若干个高精度灰度传感器若干光电开关传感器、若干摄像头传感器、若干超声测距传感器；所述前轮和后轮为橡胶全向轮。

[0015] 一种用于学习算法的系统，所述核心控制器中设置有驱动程序模块，驱动程序模块包括C++语言、Python语言和Scratch语言驱动程序；所述驱动程序模块中设置有若干传感器驱动软件；所述C++语言、Python语言和Scratch语言驱动程序可直接调用传感器驱动软件。

[0016] 进一步地，本实用新型公开了一种用于学习算法的系统优选结构，驱动程序模块中预设有课程地图，学习者根据课程地图逐步使用不同的课程地图，用于学习不同的算法。

[0017] 进一步地，所述算法包括模拟法、字符串处理、递归法、分治法、排序法、枚举法、贪心算法、递推法、动态规划、最短路径、PID算法、自适应控制算法、神经网络控制算法、模糊控制算法。

[0018] 综上所述，由于采用了上述技术方案，本实用新型的有益效果是：

[0019] 1.通过设置本装置，能实现学习算法的硬件环境搭建，将学习环境从抽象的编程软件和复杂的数学思维中解放出来；

[0020] 2.通过设置本系统，能降低算法学习的入门难度，提高算法学习的持久性。

[0021] 3.通过设置本系统，能提高循序渐进的给学者提高难度和学习兴趣，快速实现算法的成长。

[0025] 下面结合附图，对本实用新型作详细的说明。

[0026] 为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

[0027] 如图1所示，本实用新型公开了一种用于学习算法的装置，包括底盘1，底盘1上活动链接有运动机构；所述底盘1上设置有核心控制器；所述底盘1 上设置有用于安装传感器的设置架，所述核心控制器拆卸电连接运动机构、传感器。

[0028] 运动机构包括后轮轴10，所述后轮轴10的两端分别设置有金属齿轮减速电机，金属齿轮减速电机的输出轴上固定连接有后轮9；所述金属齿轮减速电机通过可拆卸电缆与核心控制器点连接。运动机构包括前轮轴2，前轮轴2上连接有前轮3；所述前轮轴2与前轮3之间可自由转动。

[0029] 底盘1上前轮轴2的前端设置有前传感器设置架5；前传感器设置架5上可设置若干传感器。底盘1的中部设置有电源盒4；所述电源盒4的上方和/ 或后方设置有主控板设置架7；所述主控板设置架7用于安装核心控制器；核心控制器通过电缆与电源盒4可拆卸电连接。

[0030] 底盘1上后轮轴10的后方设置有后传感器设置架8，所述后传感器设置架 8用于安装若干传感器；所述主控板设置架7上方设置有顶部传感器设置架6，顶部传感器设置架6用于安装若干传感器；传感器通过电缆与核心控制可拆卸电连接。传感器包括若干个高精度灰度传感器若干光电开关传感器、若干摄像头传感器、若干超声测距传感器；所述前轮3和后轮9为橡胶全向轮。

[0031] 具体硬件包括7个高精度灰度传感器、5个光电开关传感器、1个摄像头传感器、1个超声测距传感器、1个Raspberry pi控制器、2只金属齿轮减速电机、3只橡胶全向轮及结构件。

[0032] 具体使用办法，将适当的传感器安装在前传感器设置架5、顶部传感器设置架6、后传感器设置架8上；电源盒4中安装好电源；用电缆将传感器、电源与核心控制器电连接。

[0033] 通过C++语言、Python语言和Scratch语言对核心控制器进行编程；本装置就能实现各种各样的算法。

[0034] 这样，通过设置本装置，能实现学习算法的硬件环境搭建，将学习环境从抽象的编程软件和复杂的数学思维中解放出来。

[0035] 实施例2：

[0036] 一种用于学习算法的系统，所述核心控制器中设置有驱动程序模块，驱动程序模块包括C++语言、Python语言和Scratch语言驱动程序；所述驱动程序模块中设置有若干传感器驱动软件；所述C++语言、Python语言和Scratch语言驱动程序可直接调用传感器驱动软件。

[0037] 本实用新型公开了一种用于学习算法的系统优选实施方式，驱动程序模块中预设有课程地图，学习者根据课程地图逐步使用不同的课程地图，用于学习不同的算法。

[0038] 进一步地，所述算法包括模拟法、字符串处理、递归法、分治法、排序法、枚举法、贪心算法、递推法、动态规划、最短路径、PID算法、自适应控制算法、神经网络控制算法、模糊控制算法。

[0039] 根据学习地图，一步步地学习算法，能降低算法学习的入门难度，提高算法学习的持久性。并能提高循序渐进的给学者提高难度和学习兴趣，快速实现算法的成长。

[0040] 实施例3：

[0041] 在实施例1和实施例2的基础上，公开了的本系统的一种优选实施方式，在学习模拟法时，将自然的过程或者语言直白的程序化，比如题目中的求解过程，我们直接程序化模拟求解。在软降程序上实现问题分步描述和处理，提高初学者的理解。

[0042] 在学习字符串处理算法时，在软件平台上用常用的字符串操作，进一步加深理解时，采用KMP字符串匹配算法，用于复杂度高，需要优化时的系统。

[0043] 在学习递归法时，通过理解硬件的基本规律，实现对栈堆的操作。当栈底不可见的时候，我们更适合用递归，当然递归也可以转化为数组或变量和循环，但大多数情况下没有这个必要。很多简单的递归我们完全可以利用循环来解决。比如很浅的调用之前的数据，且数据量固定。此法和循环相比是两种思考的方向。

[0044] 在学习分治法时，要学会利用软件平台把类似的问题归一化。就是把一个复杂的问题分成两个或者更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后的子问题可以简单的直接求解。而原问题的解就是子问题解的合并。相当于学习分步处理任务，最后实现所有任务的处理。

[0045] 在学习排序法时，熟练的掌握sort的用法，了解sort(arr,arr+len,cmp) 等各大排序法的思想。

[0046] 在学习枚举法时，通过枚举不同的可能性，来找到最优解。可能的结果不多时，我们可以利用模拟法求解，然后利用数组保存，直接利用枚举法进行匹配。

[0047] 在学习贪心算法时，选择目前的最优解，还要选取合适的策略，此处的最优解可以累积成为最后的最优解。对于一些处理过的值，可以进行标记和保存，便于我们从中选择最优解，并在最优解的基础上更加接近最后的最优解。

[0048] 学习递推法，分为顺推和逆推，根据相对应的关系和值进行递推，比如斐波那契数列就是顺推。动态规划，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

[0049] 学习最短路径法，A*(A-Star)算法也是一种在图中求解最短路径问题的算法，由狄克斯特拉算法发展而来；狄克斯特拉算法会从离起点近的顶点开始，按顺序求出起点到各个顶点的最短路径。

[0050] PID算法在过程控制中，按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器(亦称PID调节器)是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后 +纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。 PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法，它的参数整定方式简便，结构改变灵活(PI、PD、…)。

[0051] 自适应控制算法，自适应控制是一种基于数学模型的控制方法，是指设备按照环境的变化调整其自身使得其行为在新的或者已经改变了的环境下达到最好或者至少是容许的特性和功能。这种对环境变化具有适应能力的控制系统称为自适应控制系统[0052] 神经网络控制算法，人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN) 系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propagation)算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。

[0053] 模糊控制算法用于适应性环境的控制，模糊控制算法是指用于控制变频器的电压和频率的算法，使电动机的升速时间得到控制，以避免升速过快对电动机使用寿命的影响以及升速过慢影响工作效率。模糊控制的关键在于论域、隶属度以及模糊级别的划分，这种控制方式尤其适用于多输入单输出的控制系统。

[0054] 这样，通过一步步地进行学习，将算法由简单但难一步步的解决，最终能够实现各种算法的理解和灵活应用，实现算法学习的快速提高。

[0055] 以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。