项目过程感悟

最近的项目比较忙碌,都没时间关注新技术以及市场的情况,反思了一下,原因大概有以下几点,以作经验教训。

1. 初期团队成员的不够了解,对他人不够了解,导致项目中出现了意外情况,耽误了项目进度。针对此,合作初期应适当针对性关注效率和能力,以便后期工作预估。

2. 项目内容安排过于紧张,以致一旦遇到各种突发事件就会导致工期延长,任务delay,其实项目中安排需要一定的缓冲时间,一方面应付突发事件,另一方面可以提高工作质量。

3. 会议尽量少开,开会要高效,针对问题速度解决,尽量不扯太远因为开会引入的新话题。

4.  流程尽量规范化,沟通有规范接口,而不是靠人为去控制资源交付的质量,靠流程和规范去约束,这样会更有效,也更能解决资源的问题。

5.  面试题要有针对性,从易到难,从理论到实践,应该都能概括,面试过程问题有针对,直接针对关键点提问,节省时间。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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