【CodingNoBorder - S1】无际软工队 - Scrum Meeting 1

2022年4月19日,无际软工队进行了Scrum Meeting1,主要讨论了α阶段的任务分配和需求定义文档中的歧义。各成员汇报了两日内已完成的工作,包括微信小程序初始化、架构设计、数据模型设计等,并规划了后两日的工作,如代码实现、前端架构探索和原型设计。遇到的问题包括微信小程序的tailwindcss兼容性问题、pylint工具使用不熟练和对需求文档的理解困难。会议还涉及燃尽图的绘制和前端测试的探讨。

无际软工队 - Scrum Meeting 1

会议概况

  • 会议时间:2022-04-19 21:00~22:35。
  • 会议地点:新北食堂 B1。
  • 会议内容:
    • 讨论 α 阶段任务分配。
    • 讨论需求定义文档中存在歧义的地方,重新达成共识。

进度情况

组员负责两日内已完成的工作后两日计划完成的工作工作中遇到的困难
NYM前端开发。完成了微信小程序项目初始化与 eslint配置完成微信小程序开发架构划分与探索 V-M 分离。tailwindcss 试了很多方案,微信小程序都不兼容。
WJY架构设计、测试。完善架构说明书。完成负责的项目模型代码编写(项目,项目认证)。无。
XAJPM、前端开发、原型设计。完善团队功能说明书和架构说明书。完成视图原型的初步构想和设计。无。
XX后端开发。完成求职者信息、用户信息等方面的数据模型设计。完成用户信息、求职者信息数据模型代码实现。初次使用 pylint 等工具,不熟练;对 serilizer 等理解不到位。
ZCX后端开发。完成了团体信息、招聘需求、团体认证、通知与评价等方面数据模型的设计。完成自己部分的数据模型(通知、评价与标签相关)的代码实现。对需求定义文档中部分内容理解起来有困难。
ZYF前端开发、前端测试。完善前端架构文档。调研燃尽图的绘制方式,调研前端测试的必要性,开始对小程序端 ViewModel 层的编写。无。
ZSM后端开发、后端测试。配置好 Runner 并跑通一个 CI 代码测试;为后端搭建一个框架;撰写了后端架构文档。完成自己部分的模型代码编写。在服务器上部署测试后端,利用 CI 自动部署测试后端。无。

会议照片

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燃尽图

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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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