敏捷实况3:分解产品蓝图——多版本发布

本文记录了作者在一次未能充分休息的情况下,依然积极推动敏捷方法的应用过程。通过有效地沟通与协调,最终获得团队成员的支持,成功地将产品蓝图拆解为多个可迭代的小版本。

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由于昨晚没睡好,我想得很多,我想到了上个星期10月15、16日我刚花几千块钱参加的敏捷教练培训。

我想或许这次是实施敏捷的一次机会,这个宏伟的产品蓝图可以拆解,排列优先级,以尽早交互一个用户可用的产品,降低产品风险。

10月21日早,我达到工位后迅速将产品蓝图做了分解,然后开始跟开发沟通确认其可行性。分版本,按照优先级研发,这是一个再好不过的方案,既能让产品风险大大降低,同时也能满足当初部门经理要尽快交互用户的心愿。整个上午,我都在想如何跟产品经理沟通,以什么作为切入点,什么是产品经理关心的呢?

下午,心情激动,前途未卜,给产品经理打了电话,他有时间跟我沟通。沟通过程中,稍有争议,但是彼此信任、坦诚,居然不到20分钟,我们就达成了一致意见,他同意分版本研发,并且对版本的优先级做了以下调整。一块石头落地,赶紧趁热打铁,我又联系了其他干系人分别做了沟通,一致通过。

所以,目前为止,我完成了敏捷的第一步,EPIC或者Theme条目(其实就是每个小版本的目标),并得到了优先级排序。


下一步,我要找部门经理聊聊,看能否愿意让我正式导入敏捷过程。如能成功,我将持续发文,实况记录我的敏捷导入过程。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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