现在我们给定两幅ALV路标的捕捉图像，我们实际工作中首先要捕获路标（这里我们假定环境中已经有路标），而此时的景象是难以预知的：我们不知道路标在什么位置、是什么路标、除了路标还有那些图像模式？ 基本要求：使用本章学习的K－平均算法，以颜色分量（或几何性状）作为坐标参数，对景象图进行聚类分析，要求最后的分类结果将路标（可能包括少量相似区域）聚类为一个模式类别。试验报告同前面一样，要求给出样本模式点，绘制坐标图（标出各个聚类中心的迭代移动轨迹） ，绘制算法框图，给出结论。并检查上机结果。 -e

本文的主要贡献是以线元为基本造型单位，运用动力学原理模拟瀑布的运动轨迹[9]，结合层次包围盒技术和建立聚类树加速粒子与障碍物之间的碰撞检测，并采用逐渐淡化融合的方法绘制粒子，形成了具有真实感的实时瀑布飞溅的效果。-Contribution of this article is based on the line for basic modeling unit, use the dynamics simulation trajectories of waterfall [9], combined