MeshViz XLM

 最后修改时间:
            2009-9-14
适用OIV版本:
            7.2
            
2、关于PoGroup6Axis3的使用
PoGroup6Axis3是MeshViz提供的一个SoBaseKit,它有一点特殊:它包含6个同样是SoBaseKit的PoLinearAxis。所以当你需要设置回调函数(比如addPostRebuildCallback)更改默认设置的时候,不要对PoGroup6Axis3本身设置回调函数,而要以其中特定的PoLinearAxis为对象设置,否则很可能达不到你要的效果。
PoGroup2Axis、PoGroup4Axis等axis节点也是如此。

1、继承自SoBaseKit的各个类,都可以通过setPart把某个part设置为NULL,即移除该节点。对于MeshViz类内的SoBaseKit子类,移除某个part后,内部rebuild(比如重新设置了某些field),已经移除的某个part可以再次创建出来并显示。
解决此问题的办法就是在rebuild的回调函数中调用setPart,设置MeshViz中的回调通常是利用函数addPostRebuildCallback,而不是利用SoCallback::setCallback。

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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