openjudge_简单英文题_07:Shortest Path

题目

07:Shortest Path
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB
描述
There is a graph with N nodes. Given the length of each edge between the nodes. Find the shortest path from S to E.

输入
First line: three positive integer number N (N <= 100), S (S <= N), E(E <= N).
Next N lines: the i-th line contains N non-negative integers (<= 100), indicating the length of edge from the i-th node to any nodes.
输出
One line contains several integers, indicating the indexes of node in the shortest path from S to E.
样例输入
4 1 4
0 3 6 8
3 0 2 9
6 2 0 2
8 9 2 0
样例输出
1 2 3 4

翻译

描述
有一个有N个节点的图。给定节点之间每条边的长度。找到从S到E的最短路径。
输入
第一行:三个正整数N(N<=100)、S(S<=N)、E(E<=N)。
接下来的N行:第i行包含N个非负整数(<=100),表示从第i个节点到任何节点的边的长度。
输出
一行包含几个整数,表示从S到E的最短路径中节点的索引。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=201;
st

为了优化TEB局部规划器(TebLocalPlanner)的参数配置以实现更高效的路径规划,可以调整以下几类关键参数: ### 1. 轨迹配置(Trajectory Configuration) - `teb_autosize`:此参数决定轨迹的时间分辨率是否自动调整。启用时,会根据速度动态调整时间间隔,从而在高速行驶时减少计算负载[^1]。 - `dt_ref` 和 `dt_hysteresis`:这两个参数用于控制轨迹点之间的时间步长。较小的值可以提高轨迹精度,但也会增加计算量。 - `global_plan_viapoint_sep`:定义全局路径上采样点之间的最小距离。减小该值可使机器人更加贴近全局路径。 ### 2. 机器人配置(Robot Configuration) - `max_vel_x` 和 `min_vel_x`:设置机器人的最大和最小线速度。较高的值允许更快移动,但可能影响避障能力。 - `max_vel_theta` 和 `min_vel_theta`:控制机器人的最大和最小角速度。这些参数直接影响转弯半径和灵活性。 - `acc_lim_x` 和 `acc_lim_theta`:分别指定线加速度和角加速度限制。合理设置这些值有助于平稳运动并避免打滑。 ### 3. 目标容差(Goal Tolerance) - `xy_goal_tolerance` 和 `yaw_goal_tolerance`:定义到达目标位置和方向时的容差阈值。适当放宽这些值可以帮助更快完成任务,尤其是在非精确停靠场景中。 ### 4. 障碍物处理(Obstacles Handling) - `costmap_obstacles_behind_robot_dist`:指定考虑障碍物的距离范围,仅对后方有效。增大此值能增强对身后障碍物的反应能力。 - `include_costmap_obstacles`:启用后将成本地图中的障碍物纳入考量,这对于复杂环境中避免碰撞至关重要。 ### 5. 优化设置(Optimization Settings) - `optimization`:开启优化过程可以改善轨迹平滑度与效率,但也增加了CPU使用率。 - `weight_optimaltime` 和 `weight_shortest_path`:这两个权重因子影响优化过程中对于时间最优性和路径长度最短性的偏好。通过调整它们,可以在不同应用场景下找到最佳平衡点。 ### 6. 其他杂项参数(Miscellaneous Parameters) - `free_goal_vel`:如果希望在接近终点时不强制减速到零,则应启用此选项。这适用于需要连续作业的任务如跟随线路等。 #### 示例代码片段 ```yaml # Example configuration for TebLocalPlannerROS in a YAML file TebLocalPlannerROS: # Trajectory teb_autosize: true dt_ref: 0.3 dt_hysteresis: 0.1 global_plan_viapoint_sep: 0.5 # Robot max_vel_x: 0.4 min_vel_x: 0.1 max_vel_theta: 0.5 acc_lim_x: 0.5 acc_lim_theta: 0.5 # Goal Tolerance xy_goal_tolerance: 0.1 yaw_goal_tolerance: 0.1 # Obstacles costmap_obstacles_behind_robot_dist: 1.0 include_costmap_obstacles: true # Optimization optimization: true weight_optimaltime: 1.0 weight_shortest_path: 1.0 # Miscellaneous free_goal_vel: false ``` 以上提供的参数仅为一般指导原则,在实际部署前建议进行充分测试,并依据具体应用需求及环境特性作出相应调整。
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