2017新年小目标

2017新年小目标

希望自己可以在新的一年加以借鉴。致自己:也许未来的自己看着这篇文章会觉得当时很傻很天真,也许只是脑子一热,但在这个时期写到这些,肯定有着自己当时的缘由,有执行它的道理,坚持去做吧。

(1)边学边做,永远不要等着准备好了再去做。不要害怕自己不熟悉的业务,不懂要找人请教。一年半就不再有学校的准备一星期再来考试的了。

(2)书读太少却想的太多。只有在知识和阅历增长后,思考才会有价值。

(3)提高自己在职位中的不可替代性。

(4)思维模式不能固化,不能依赖“经验”,而不思考其他的可能性。

(5)少熬夜。熬夜只能让工作效率下降。而且会秃顶!秃!顶!

(6)不要轻易跳槽,首先要想自己的问题在哪里。

加油,2017。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(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、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、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多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通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值