自定义拦截器1

package com.example.peng.goodscard_1510d.net;


import java.io.IOException;
import java.util.IllegalFormatCodePointException;


import okhttp3.FormBody;
import okhttp3.Interceptor;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.Response;


/**
 * Created by peng on 2017/12/8.
 */


public class MyInterceptor implements Interceptor {


    @Override
    public Response intercept(Chain chain) throws IOException {
        Request request = chain.request();
        if (request.method().equals("GET")) {
            String url = request.url().url().toString();
            url += "&source=android";
            Request newRequset = request.newBuilder().url(url).build();
            return chain.proceed(newRequset);
        } else {
            FormBody formBody = (FormBody) request.body();
            FormBody.Builder builder = new FormBody.Builder();
            for (int i = 0; i < formBody.size(); i++) {
                builder.add(formBody.name(i), formBody.value(i));
            }
            builder.add("source", "android");
            FormBody newFormBody = builder.build();
            Request newRequest = request.newBuilder().url(request.url().url().toString()).post(newFormBody).build();
            return chain.proceed(newRequest);
        }
    }
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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