26.muduo学习笔记之net_Timer.{h&cc}

1. 说明

  1. 用于定时器事件的内部类,用户看不到这个类
  2. 这个文件有一个Timer类,使用原子操作Atomic.h和时间戳类Timerstamp.h
  3. noncopyable
  4. 这个类只是定时器的抽象,并没有调用定时器函数

2. 变量

  1. callback_
    • TimerCallback类型,回调函数,具体看Callback.h
  2. expiration_
    • 时间戳对象,超时时刻
  3. interval_
    • 时间间隔
  4. repeat_
    • 是否重复
  5. sequence_
    • 记录当前定时器是第几个
  6. s_numCreated_
    • 原子操作对象,AtomicInt64类型,静态的,看创建了多少个Timer对象,在构造函数中+1

3. 函数

  1. 构造
    • 变量的初始化
  2. run()
    • 调用callback_
  3. expiration()
    • 返回expiration_
  4. repeat()
    • 返回repeat_,bool类型,看是否重复
  5. sequence()
    • 返回sequence_
  6. restart(Timestamp now)
    • Timer.cc中只有这一个函数的实现和静态s_numCreated_的初始化
    • 如果是重复的,调用Timestamp的inline函数addTime,作用是在now上加上interval_(间隔时间)的时间重新赋值超时时刻,否则就返回时间为0的Timestamp,一个非法时间,没有超时计时了
  7. numCreated()
    • 返回s_numCreated_,看当前有多少对象创建
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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