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文章目录参考资料1.算法简介2.算法精讲2.1引力势场2.2斥力势场2.3合力势场3.引力斥力推导计算4.算法缺陷与改进4.1目标不可达的问题4.2陷入局部最优的问题4.3解决方案4.3.1改进障碍物斥力势场函数4.3.2道路边界斥力势场5.python实现6.c++实现参考资料路径规划与轨迹跟踪系列算法基于改进型人工势场法的车辆避障路径规划研究基于改进人工势场法的车辆避障路径规划研究1.算法简介1986年Khatib首先提出人工势场法,并将其应用在机器人避障领域,而现代汽车可以看作是一个高速行驶的机器人,所以该方法也可应用于汽车的避障路径规划领域。人工势场法的基本思想是在障碍物周围构建障碍物斥力势场,在目标点周围构建引力势场
前言:在上期,我们已经对类和对象的全部知识进行了总结和梳理。在类和对象学习完之后,今天我将给大家呈现的是关于——C/C++内存管理的基本知识。 本文目录1.C/C++内存分布2.C语言中动态内存管理方式(1)C语言跟内存分配方式(2)C语言跟内存申请相关的函数(3)面试题3.C++中动态内存管理3.1new/delete操作内置类型3.2new和delete操作自定义类型4.operatornew与operatordelete函数?5.new和delete的实现原理5.1内置类型5.2自定义类型6.定位new表达式(placement-new)7.常见面试题7.1malloc/free和new/delete的区别8.总结
???茫茫人海千千万万,感谢这一刻你看到了我的文章,感谢观赏,大家好呀,我是最爱吃鱼罐头,大家可以叫鱼罐头呦~???从今天开始,将开启一个专栏,【贯穿设计模式】,设计模式是对软件设计中普遍存在(反复出现)的各种问题,所提出的解决方案,是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。为了能更好的设计出优雅的代码,为了能更好的提升自己的编程水准,为了能够更好的理解诸多技术的底层源码,设计模式就是基石,万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。✨✨欢迎订阅本专栏✨✨?本人不才,如果文章知识点有缺漏、错误的地方?,也欢迎各位人才们评论批评指正!和大家一起学习,一起进步!?❤️愿自己还有你在未来的日子,保持学习,保持进步,保持热爱,奔赴山海!❤️?
欢迎来到Claffic的博客 ??? 前言:用C语言写代码,如果一个工程相对复杂时,我们往往会采取封装函数的方式。在主函数中调用函数这一看似简单的过程,实际上有很多不宜观察的细节,这篇博客我将带大家深入探究函数调用的每个细节。注:内容偏向底层原理,可能会比较复杂,但我相信看完后你会对函数调用有一个更加深刻的认识。目录?Part1:相关问题及概念铺垫1.几个相关问题2.寄存器3.函数栈帧4.函数调用栈5.相关汇编指令?Part2:函数栈帧的创建销毁具体过程1.前期准备2.main函数预开辟栈帧3.实参的创建和初始化4.Add函数的调用5.栈帧的销毁❤️Part3:问题答案揭晓Part1:相关问题及概念铺垫1.几个相关问题
准备软件客户机安装vscode。(vscode官网https://code.visualstudio.com/)客户机和服务器配置ssh,确保能够连接。VSCodessh记住密码教程一、在Client客户机生成ssh密钥对打开客户机的cmd命令行,输入命令ssh-keygen-trsa,然后全部回车。使用vscode打开c:\users[Client用户名]\.ssh\id_rsa.pub。(其中[Client用户名]对应客户机的用户名)然后复制文件内容。二、在Server服务器中添加许可使用命令行cd/home/[Server用户名]/.ssh进入到.ssh文件夹下。(其中[Server用户名]对应服务器的用户名)使用touchauthorized_keys创建许可
交通数据(1)——加州高速路网PeMS交通数据一、PeMS数据介绍1.数据来源2.数据特点3.数据诊断与处理4.PeMS数据格式二、相关数据下载1.相关数据链接2.数据爬虫下载3.部分路网数据集(持续更新中···)一、PeMS数据介绍1.数据来源 PeMS提供了一个统一的交通数据数据库,该数据库由加州运输公司在加州的高速公路上收集,以及其他加州运输公司和合作机构的数据集。这些数据可以让用户对高速公路性能进行统一、全面的评估,基于对高速公路网络当前状态的了解做出运营决策,分析拥堵瓶颈以确定潜在的补救措施,并做出更好的整体决策。智能交通系统(ITS)车辆检测站(VehicleDetectorStations:VDS);流量统计站:TrafficCe
这里整理一下平时所用的多模态数据集以备之用,主要分为多模态分类(情感分类,影视分类)多模态问答多模态匹配(检索)多模态生成后面会不断地去添加,也希望能够帮到其他人,欢迎大家补充。【0】.多模态以及其他方向如何入门或者查找数据集?看到评论区有很多小伙伴对多模态方面不知道怎么入门,不知道使用哪些数据集,最简单的方法是找一篇最近最新的相关方向的多模态论文,通过relatedwork可以了解这个方向的发展,通过experiment了解这个方向比较受欢迎的一些数据集。论文可以用google学术或者arxiv查,基本上能查到目前大部分的论文。https://www.aclweb.org/anthology/这个网站有很多会议论文,包括ACL,EMNLP等等htt
文章目录一、算法概述二、算法原理1、运动学模型2、速度采样3、目标函数三、应用场景四、ros功能包一、算法概述DWA算法(dynamicwindowapproach)是移动机器人在运动模型下推算(v,w)对应的轨迹,确定速度采样空间或者说是动态窗口(三种限制);在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹,通过一个评价函数对这些轨迹打分,选取最优的轨迹来驱动机器人运动。二、算法原理1、运动学模型**(1)非全向运动:**只能前进和旋转(相邻时刻码盘采样,近似直线v*detaT)**(2)全向运动:**考虑x方向运动、y方向运动和旋转。将y轴移动距离投影世界坐标系上。2、速度采样(1)自身最大速度最小速度的限制(2)受电机性能的影
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