参加ACM大赛手记(一)

队伍由4人组成,作者为主力。面对难题感觉渺茫,但大家都努力。玩CS后参加热身赛,思考为何总找到难题。全队仅一人做出一题,认为是经验不足。张洪鹏留校准备ACM,作者国庆有伴,期待明天讨论会有结果。
我们的队伍终于组成了,4个人,我是主力。但是,题目就像一座座险峰,我怎么觉得渺茫呢?

既然大家都很努力,自己不能落在后头。这就是开始,万事开头难.

玩了1小时的cs,感觉很爽快,呵呵,不知道今天晚上的热身赛能给我们这支年轻的队伍带来什么。我想经验吧!这样我们不得不思考一个问题,为什么我们找到的题目都是些难得出奇的题目,而且很准确的找到呢?如果反过来能一眼看出简单的题目那就好了,你看,这就是值得我们思考的地方。虽然全队只有吴玉昊作出了1道题,但是有更多更深入的东西值得我们去思考。如果说别人做的快,那我们只能说,经验不足。毕竟在智商上面我们并没有什么劣势的。但愿,明天的讨论会会有结果。

对了,张洪鹏说要留校,为了准备ACM,看来这小子真的下了狠心。我看这个国庆节我有伴了!而且志同道合。就这样了ba!明天还要回学校呢!我的这个1就写到这里,明天就开始2了!
内容概要:本文介绍了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CPO优化流程。; 适合人群:具备定Python编程基础优化算法基础知识,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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