ow2比赛再次顺利提交了

最新推荐文章于 2020-03-02 14:44:30 发布
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经过半个学期和一个假期的努力，ow2比赛结果终于顺利提交了。

很是辛苦，但是挺有收获的，不过我们比赛项目的wiki做的依然不是很好，准备学习xwiki的写法，把页面搞的好看一些。毕竟人靠衣装，为了让大家更好的了解我们的项目，还是很有必要的。

希望明年还能参加这个比赛，希望明年会做的更好。

2010-8-28
iteye_1995
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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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经历BAT面试后总结的【高级Java后台开发面试指南】，纯净干货无废话，针对高频面试点
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题，每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点，一定要准备好以下套路： 个人介绍，需要准备一个1分钟的介绍，包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟，张口就来 抽象概念，当面试官问你是如何理解多线程的时候，你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化，至少与知识点的比例是五五开，所以必须针对简历中的两个以上的项目，形成包括【架构和实现细节】，【正常流程和异常流程的处理】，【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习，面试的时候难免紧张，可能会严重影响发挥，通过平时多找机会参与交流分享，或找人做压力面试来改善 表达练习，表达能力非常影响在面试中的表现，能否简练地将答案告诉面试官，可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对，面试官会针对简历提问，所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
虚拟同步发电机（VSG）惯量阻尼自适应控制仿真模型（simulink仿真实现）
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虚拟同步发电机（VSG）惯量阻尼自适应控制仿真模型（simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了虚拟同步发电机（VSG）惯量阻尼自适应控制的Simulink仿真模型，重点实现并分析了VSG在电力系统中的惯量和阻尼自适应控制策略。通过构建详细的Simulink仿真模型，展示了VSG如何模拟传统同步发电机的动态特性，提升新能源并网系统的稳定性。文中涵盖了控制原理设计、关键参数调节、仿真结果验证等内容，帮助理解VSG在电网频率响应、功率调节和暂态稳定性方面的优势与实现方式。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握虚拟同步发电机的基本工作原理及其在微电网和可再生能源并网中的应用；②学习惯量和阻尼自适应控制策略的设计方法；③通过仿真模型深入理解VSG对改善电网稳定性的技术路径，支持科研建模、课程设计或工程项目开发； 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，仔细分析各控制模块的搭建逻辑与参数设置，重点关注有功-频率、无功-电压控制环的耦合关系及动态响应表现，以加深对VSG控制机制的理解。
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-18
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了在综合能源系统中如何通过优化调度提升能效与经济性。研究重点包括冰蓄冷系统的动态建模、需求响应机制的设计与集成、多目标优化算法的应用，以及碳交易机制下的运行优化。文中通过构建数学模型并采用智能优化算法（如粒子群、遗传算法等）求解，实现了对系统运行成本、能耗和用户舒适度的协同优化，并提供了完整的Matlab仿真代码支持结果验证。; 适合人群：具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①用于高校或科研机构开展需求响应与储能系统协同优化的教学与实验；②为实际冰蓄冷空调系统参与电网需求响应提供策略设计与仿真验证工具；③支持EI/SCI论文复现与算法改进研究。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析模型构建与求解流程，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法参数设置，同时可借助团队提供的YALMIP等工具包提升建模效率，建议在仿真基础上进行扩展性研究以增强创新性。
Ow XwYwZw世界坐标系2
03-25
<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于XwYwZw世界坐标系的定义、转换和使用的问题。首先，我需要整理一下已有的引用内容，确保回答准确。 根据引用[3]，世界坐标系是用户定义的三维坐标系，用来描述物体在真实世界中的位置，单位是米。而相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系则是其他相关的坐标系。用户提到的XwYwZw应该就是世界坐标系的三个轴，通常表示为X_w, Y_w, Z_w。 接下来，用户想了解转换方法。引用[5]提到了双目视觉中的坐标系转换，尤其是内参数矩阵和外参数矩阵。这里需要明确，世界坐标系到相机坐标系的转换通常涉及旋转矩阵R和平移向量t。引用[3]和[5]都提到了外参数矩阵，也就是将世界坐标系中的点转换到相机坐标系的过程。这部分需要详细说明旋转和平移的步骤，可能还要结合齐次坐标来表示。 然后，用户想知道如何使用世界坐标系。根据引用[4]，相机的内外参数矩阵在标定中起到关键作用，尤其是在多目视觉中。应用场景可能包括三维重建、机器人导航等，需要结合引用中的信息举例说明。 在整理过程中，要注意LaTeX格式，确保行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，旋转矩阵R和平移向量t的表示需要正确使用LaTeX语法，比如$R = \begin{bmatrix} r_{11} & r_{12} & r_{13} \\ r_{21} & r_{22} & r_{23} \\ r_{31} & r_{32} & r_{33} \end{bmatrix}$。同时，引用来源要正确标注，如引用[3]、[5]等。 另外，用户可能的问题可能涉及具体转换步骤中的细节，比如如何确定旋转矩阵，或者如何处理多个坐标系之间的转换。需要确保回答覆盖这些点，并且结构清晰，分点说明定义、转换和使用。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能感兴趣的扩展内容，比如与其他坐标系的区别、实际应用案例、标定方法等。这需要参考已有的引用内容，确保问题有依据。</think>### XwYwZw 世界坐标系的定义、转换与使用 #### **1. 定义** - **世界坐标系**（$X_wY_wZ_w$）是用户自定义的三维坐标系，用于描述物体在真实世界中的绝对位置和姿态，单位为米（m）。它是所有其他坐标系（如相机坐标系、图像坐标系）的参考基准[^3]。 - **特点**： - 原点位置和轴向由用户根据场景需求设定（例如：以某个物体中心为原点，地面为$X_wY_w$平面）。 - 在机器人、自动驾驶、三维重建等领域中，世界坐标系通常与场景的全局地图或物理空间对齐[^4]。 --- #### **2. 转换关系** 世界坐标系需与其他坐标系（如相机坐标系、像素坐标系）进行转换，核心步骤包括： ##### **(1) 世界坐标系 → 相机坐标系** 通过**刚体变换**（旋转 + 平移）实现，公式为： $$ \begin{bmatrix} X_c \\ Y_c \\ Z_c \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} R & t \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} X_w \\ Y_w \\ Z_w \\ 1 \end{bmatrix} $$ 其中： - $R$ 为 $3 \times 3$ 旋转矩阵，描述坐标系间的方向关系； - $t$ 为 $3 \times 1$ 平移向量，描述原点偏移[^5]。 ##### **(2) 相机坐标系 → 图像坐标系** 通过**透视投影**实现，公式为： $$ \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} = \frac{1}{Z_c} \begin{bmatrix} f & 0 & 0 \\ 0 & f & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} X_c \\ Y_c \\ Z_c \end{bmatrix} $$ 其中 $f$ 为相机焦距。 ##### **(3) 图像坐标系 → 像素坐标系** 通过**仿射变换**实现，公式为： $$ \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \alpha & 0 & u_0 \\ 0 & \beta & v_0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix} $$ 其中： - $\alpha, \beta$ 为像素尺寸（单位：像素/米）； - $(u_0, v_0)$ 为主点坐标（图像中心在像素坐标系中的位置）。 --- #### **3. 使用场景与标定** - **应用场景**： - **三维重建**：通过多视角图像中的世界坐标系对齐，恢复物体三维结构。 - **机器人导航**：将传感器数据（如激光雷达、摄像头）统一到世界坐标系，实现路径规划。 - **增强现实（AR）**：将虚拟物体叠加到真实世界坐标系中。 - **标定方法**： 1. **相机内参标定**：确定焦距 $f$、主点 $(u_0, v_0)$ 和畸变参数（使用棋盘格标定法）。 2. **外参标定**：通过已知世界坐标的特征点（如标定板角点），计算旋转矩阵 $R$ 和平移向量 $t$。 --- #### **示例：单目相机标定流程** 1. 放置标定板（已知世界坐标的棋盘格）。 2. 拍摄多角度图像，提取角点像素坐标 $(u, v)$。 3. 根据公式联立方程组，求解内参矩阵和外参矩阵。 ---
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