扯淡

本文分享了一位开发者在接手一个外包项目的经历与体会,面对不明确的需求和底层接口问题,作者不仅表达了工作上的困扰,还谈到了个人成长和技术积累的重要性,并对当前Android开发行业的现状进行了反思。

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博客很久没有更新了,有多方面的原因:一呢是工作的事情,上个月接手了一个项目,做的十分恶心,是个二次开发的外包项目,但是他们没有明确的需求并且原程序没有什么设计说明文档,更闹心的是还要和底层打交道,底层有接口但是没什么说明,更离谱的是底层接口有时序问题等等,还有其他一些乱七八糟的事情,每天都工作很晚,没有时间和心情去打理博客;二呢是不知道写点什么好,在做这个项目的过程中是学了点东西,但是呢根底太薄,怕误导读者,不能准确的叙述,比如Fragment的使用之类的;三呢身体方面有点小问题,从接收这个项目就有点上火,一直流鼻血,睡眠质量也有点下降,可能是工作压力的原因吧。

最近陆续有同事辞职了,采用委婉的说法是原因是多方面的,但是呢归根揭底是那啥,是吧。虽然心里也有些晃动,但是呢当务之急是技术方面的成长和工作资历的积累,这样才好出去提升$,其实我一直认为以项目为驱动去提升技术才能让自己的成长更为扎实,虽然自己看点东西也能学,但是那总是虚的,项目过程中的问题才更为实际,你猜能学到更多。

现在android开发的行情比前两年降温了很多,一部分的原因是android开发的门槛低,进来了很多的新的开发人员;一部分是最初的从事android开发的前辈们在技术上已是牛人,可以带项目、带新人了,除非项目时间很急,不然不会急于找人;当然最大的原因我个人认为是盈利问题,在国内主业做android的公司其实没有多少是能够盈利的,但是呢android设备的市场占有率一直很高,饼很大,就看你能不能在饿死之前分一杯羹了。

写点东西,心里舒服多了,本篇博文纯属扯淡,博大家一笑,偶了。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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