20、岩石图像中的叙事奥秘

岩石图像中的叙事奥秘

1. 岩石18相关图像

岩石18的图像揭示了一系列故事元素。岩石18:3和18:4是北部同一岩石露头(18:1)的延续。
- 岩石18:3 :位于18:1西北端向WNW方向15米处,是一个朝东的小斜坡岩石表面。这里有一个单一圆盘,内部有两个杯状标记,中间有轻微线条,还有冰川擦痕穿过,可能原本是一个圆形十字。
- 岩石18:4 :在18:5向NNW方向3米处。露头朝西平滑上坡,朝北下坡。图像位于朝东区域(约6×2米,ENE - WSW)的北部。要接近这些图像,需要从面板5向北穿过岩石。岩石表面被垂直和水平裂缝分割成不同区域。部分区域只有一些杯状标记和一些难以辨认的碎片图像,还有三个面板有两轮马车、马匹和规则排列的杯状标记,上方的面板描绘了小船和马,再上方的面板有小船和船员划桨的图像。这些图像强调了马车和小船的概念分离以及人类/动物转变的主题。

岩石编号 位置 特征图像
18:3 18:1西北端向WNW方向15米处 单一圆盘、内部杯状标记、冰川擦痕
18:4 18:5向NNW方向3米处 两轮马车、马匹、规则杯状标记、小船、马

2. 岩石22

基于跳点搜索(JPS)算法,改进传统A(A星)算法的路径规划二次路径优化matlab算法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于跳点搜索(JPS)算法对传统A*算法进行改进的路径规划二次优化方法,重点在于提升路径搜索效率与质量。通过在Matlab环境中实现该算法,展示了其在复杂栅格地图中快速寻找最优路径的能力。JPS算法通过跳跃式遍历节点,大幅减少开放列表中的节点数量,从而加快搜索速度,同时保留A*算法的最优性。文中详细阐述了JPS的核心跳转规则、强迫邻居概念及其在路径二次优化中的应用流程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者理解与复现。此外,文档还提及该算法可广泛应用于无人机、机器人等领域的自主导航系统中。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉路径规划基本概念的本科生、研究生及从事智能算法、机器人、无人机等相关方向的科研人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①用于解决复杂环境下的高效路径规划问题,如无人机三维避障、移动机器人导航等;②作为传统A*算法的性能优化方案,提升搜索速度与路径质量;③帮助学习者深入理解JPS算法原理并掌握其Matlab实现方法。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段分析算法实现细节,重点关注跳点判断、强迫邻居检测和路径回溯等核心逻辑,可通过修改地图场景进行实验验证,加深对算法优势的理解。
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