5月行进日志

五月技术琐记

月初份的zbzq(5.9):

小长假果然是水过去的,周末果然是躺过去的,每天晚上下班果然是花痴oxlxs过去的。

一点也不意外,就是二狗本狗了。

摔了一跤之后,膝盖痛,右手伤口发炎刘农。也不敢运动了,二狗要变成死狗了。

每一天都比前一天更丧呢。

“你做的所有事都有一个结果。”——来自来自我心里的mzy。


5.8

面向对象还没搞好?二狗你在干嘛?\


5.10

Linux下soft link(CC mobile的设置失败)


5.15

ionCube安装:

要安装在PHP安装目录下,那么问题来了。我的PHP安装在哪里了?


5.21(一)

PHP pear.php path


5.22

diyicon / 自己画得icon





内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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