m、p的一些事项

本文详细阐述了CSS中Margin和Padding的区别与联系,包括它们的四个值分别对应的位置,以及Margin特有的塌陷与合并现象。此外,还介绍了Padding在不同情况下的表现特性。

m:是指margin;p:是指padding。

1、两者之间的异同点:

         1)共同点:都有四个值,margin-top(外上边距)、margin-right(外右边距)、margin-bottom(外下边距)、margin-left(外左边距);padding-top(内上边距)、padding-right(内右边距)、padding-bottom(内下边距)、padding-left(内上边距)。

2)不同点:①:两者不叠加;②:padding:无论有没有宽高都要叠加;margin:若无宽高则无效果、无作用。

2、margin-top(外上边距)的塌陷现象:

当盒子是父子关系时,用margin-top极有可能会产生塌陷现象。

3、margin(外边距)的合并现象:

相邻的地方同时使用了外边距,只取较大的bag外边距的值。

4、padding(内边距)的特点:

①:使用padding时,padding的值会叠加到盒子的宽高上,若使已经设定好的盒子的宽高不变,则需要减去宽高,或用box-sizing:border-box固定宽高。

②:如果盒子不设宽高则padding不会叠加,因为宽高是可以继承的,反之则叠加。

### 集成AirSim与NMPC的方法 #### 背景介绍 AirSim 是一款由 Microsoft 开发的开源模拟器,支持无人机和其他车辆的仿真环境[^4]。它提供了高精度的物理引擎以及丰富的传感器数据接口,适用于强化学习、自动驾驶等领域。非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control, NMPC)是一种先进的控制策略,能够处理复杂的动态系统并满足约束条件。 为了在 AirSim 中实现 NMPC 控制算法,可以按照以下方式设计架构: --- #### 架构概述 1. **建立动态模型** NMPC 的核心在于精确描述系统的动力学行为。对于无人机或汽车等目标对象,在 AirSim 中可以通过其 API 获取状态变量(如位置、速度、加速度),从而构建连续时间或离散时间的动力学方程[^5]。 2. **优化求解器的选择** 实现 NMPC 通常依赖于高效的数值优化工具包,例如 CasADi 或 ACADO Toolkit。这些库允许定义代价函数和约束条件,并通过梯度下降或其他方法快速找到最优解。 3. **实时通信机制** 使用 ROS(Robot Operating System)作为中间件连接 AirSim 和 NMPC 控制器是一个常见做法。ROS 提供了标准化的消息传递协议,便于同步感知信息与执行命令[^6]。 4. **验证与调试流程** 利用 AirSim 提供的日志记录功能保存每次实验的数据集用于后续分析;同时调整参数直至达到预期性能指标为止。 --- #### 示例代码片段 以下是基于 Python 的简单框架展示如何调用外部 NMPC 库并与 AirSim 进行交互: ```python import airsim from casadi import * # 初始化 AirSim 客户端实例 client = airsim.CarClient() client.confirmConnection() # 设置初始状态向量 [x,y,v,a] state_vector = MX.sym('states',4) # 定义成本项 J=... cost_function = ... # 添加边界限制 u_min<=u<=u_max etc. constraints_list = [] opti_problem = {'x': state_vector,'f': cost_function ,'g': constraints_list} solver_instance = nlpsol('nmpc_solver','ipopt', opti_problem ) while True: current_measurement = client.getCarState() # 取得最新测量值 predicted_trajectory = solver_instance(x0=current_measurement) # 计算未来轨迹点序列 next_command = predicted_trajectory[0,:] # 抽取第一个动作指令发送给平台 client.setCarControls(next_command) ``` 上述伪代码仅作示意用途,请依据实际需求补充具体细节部分。 --- #### 注意事项 - 动态建模过程中需考虑空气阻力等因素的影响。 - 如果硬件资源有限,则可能需要简化控制器结构或者降低采样频率来保证计算效率。 - 测试阶段应从小规模场景开始逐步扩大范围以免发生意外碰撞事故。 ---
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