8、高效体网格Reeb图计算与交互式拓扑抽象操作

高效体网格Reeb图计算与交互式拓扑抽象操作

无环Reeb图计算

在体网格中计算无环Reeb图时,可利用轮廓树算法。由于采用的是符号切割,使用了改进版的联合 - 分裂算法。具体步骤如下:
1. 顶点处理 :按函数值递增顺序处理顶点,将每个顶点 $v$ 添加到联合树,并在并查集中创建新集合。
2. 模拟切割 :若顶点 $v$ 的星形区域包含指向切割面的四面体,模拟新子水平集和新最小值的存在,将每个切割面 $S_i$ 添加到联合树和并查集。
3. 四面体迭代 :迭代处理顶点 $v$ 星形区域中,下链有顶点的四面体 $T$。若有切割面 $S_i$ 穿过 $T$,选取低于 $v$ 的最高 $S_i$。
4. 集合操作 :进行查找和合并集合操作,同时向联合树添加弧,模拟用 $S_i$ 切割 $M$,将 $v$ 连接到并查集返回的“人工”最小值。
5. 剩余顶点处理 :处理未被任何切割面断开的顶点 $v$ 下链中的顶点。若顶点 $v$ 下星形区域无四面体被切割面穿过,则按原算法处理下链。
6. 对称计算 :对称计算分裂树,然后按联合 - 分裂算法合并两棵树,得到无环Reeb图 $R(f^0)$。

逆切割操作

将无环Reeb图 $R(f^0)$ 转换为 $R(f)$ 需要将每个切割面的最小 - 最大对粘合。具体操作是:数据结构中的指针识别切割面在联合树中生成的最小值和在分裂树中生成的最大值,在 $R(f^0

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能系统中的具应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整理解。
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