看到自己的进步

通过近期的程序课程学习,不仅掌握了逐步构建复杂程序的方法,还能在遇到问题时主动寻求解决方案。编程能力显著提升,能清晰地规划程序逻辑并有效减少错误。

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今天上了第二节课程序课,分时段给我们三个程序题然后分配相应的时间来解决。先不说今天的程序写的怎么样,就今天这节课写程序的思路和感觉都比上节课要好很多,一个比较复杂的程序题可以先把自己会的部分写上去,然后慢慢的来补全,就算最后实现不了函数的功能,但是脑子里的思路很清晰,很明确的知道想要什么程序来实现什么样的功能,真的感觉到了自己在进步,一步一步向上走。今天的几个程序我都算是完成了,一开始都是写的有点问题,然后通过老师的讲解再修改一下就可以完美的运行出来了。几个程序都是在一定原理上相关的,后一个程序需要用到上一个程序的逻辑或者程序片段。小小的总结一下自己最近几天的学习状态,首先态度是端正的,有不懂的地方想要去解决,自己看书还是上网百度解决,然后就是写程序的能力有了明显的提高,比一开始下不了手的状态好了太多。思路明确,程序错误也越来越少,写的越来越好,这些就是我想要看到的,看到自己的进步,也可以给我带来很大的动力,让我在接下来的学习力可以放正姿态,一步一个台阶。
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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