SHOI2012 信用卡凸包

传送门

顶点凸包+一个圆周长。

#include<bits/stdc++.h>
#define re register
#define cs const
cs int N=4e4+10;
cs double eps=1e-8,oo=1e9,pi=acos(-1);
struct Grid{
	double x,y;
	Grid(double X=0,double Y=0){x=X,y=Y;}
	inline double Angle(){return atan2(y,x);}
	inline double len(){return sqrt(x*x+y*y);}
	friend inline Grid operator +(const Grid &a,const Grid &b){return Grid(a.x+b.x,a.y+b.y);}
	friend inline Grid operator -(const Grid &a,const Grid &b){return Grid(a.x-b.x,a.y-b.y);}
	friend inline Grid operator *(const Grid &a,const double &b){return Grid(a.x*b,a.y*b);}
	friend inline Grid operator /(const Grid &a,const double &b){return Grid(a.x/b,a.y/b);}
	friend inline double dot(const Grid &a,const Grid &b){return a.x*b.x+a.y*b.y;}
	friend inline double cross(const Grid &a,const Grid &b){return a.x*b.y-a.y*b.x;}
	inline Grid rotate(double ang){return Grid(x*cos(ang)-y*sin(ang),x*sin(ang)+y*cos(ang));}
}A[N],S[N];
typedef Grid Point,Vector;
inline int sgn(double x){
	if(x>eps) return 1;
	if(x<-eps) return -1;
	return 0;
}

int n,tot,pos,top;double a,b,r,x,y,angle;
inline void get_pnts(cs Point &O,double ang){
	A[++tot]=Vector( b, a).rotate(ang)+O;
	if(A[0].y>A[tot].y||(A[0].y==A[tot].y&&A[0].x>A[tot].x)) A[0]=A[tot],pos=tot;
	A[++tot]=Vector(-b, a).rotate(ang)+O;
	if(A[0].y>A[tot].y||(A[0].y==A[tot].y&&A[0].x>A[tot].x)) A[0]=A[tot],pos=tot;
	A[++tot]=Vector( b,-a).rotate(ang)+O;
	if(A[0].y>A[tot].y||(A[0].y==A[tot].y&&A[0].x>A[tot].x)) A[0]=A[tot],pos=tot;
	A[++tot]=Vector(-b,-a).rotate(ang)+O;
	if(A[0].y>A[tot].y||(A[0].y==A[tot].y&&A[0].x>A[tot].x)) A[0]=A[tot],pos=tot;
}
inline bool cmp(cs Point &a,cs Point &b){
	double P=atan2(a.y-A[1].y,a.x-A[1].x);
	double Q=atan2(b.y-A[1].y,b.x-A[1].x);
	return (P!=Q)?P<Q:a.x<b.x;
}
inline void Graham(){
	std::swap(A[pos],A[1]),std::sort(A+2,A+tot+1,cmp);
	S[1]=A[1],S[top=2]=A[2];
	for(int re i=3;i<=tot;++i){
		while(top>=3&&(cross(A[i]-S[top-1],S[top]-S[top-1])>=0)) --top;
		S[++top]=A[i];
	}S[top+1]=A[1];
}
double ans=0;
int main(){
	scanf("%d%lf%lf%lf",&n,&a,&b,&r),a-=r*2,b-=r*2,a/=2.0,b/=2.0,A[0]=Point(oo,oo);
	for(int re i=1;i<=n;++i) scanf("%lf%lf%lf",&x,&y,&angle),get_pnts(Point(x,y),angle);
	Graham();
	for(int re i=1;i<=top;++i) ans+=(S[i+1]-S[i]).len();
	printf("%.2lf\n",ans+2.0*pi*r);
}
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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