Google新服务--出行路线规划服务

Google在推出多项服务及软件后,又推出Transit Trip Planner出行路线规划服务,为出行用户找便捷公交路线。该服务需用户输入首选路线信息,目前处于测试阶段,未与Google本地搜索整合,有望全球应用,还将促进Java推广。

    作者: Flyingis

    Google现在的火热程度都快超过当年Windows 95,在推出Google Talk / Google Map / Google Earth / Gmail / Picasa2 等等重量级服务及软件以后,近日又推出了一项名为Transit Trip Planner(出行路线规划)的新服务,目的是为出行用户找出最便捷的公交路线。

    公交线路服务是地理信息的重要应用之一或者是将来全面应用的热点之一,在当今地理信息发展到十字路口,在技术理论理念的突破步履维艰的时候,Google公司的Google Map / Google Earth 和即将在全球普及的Transit Trip Planner服务给地理信息世界注入了一剂强心针,在理想地理信息应用和现阶段的实际应用之间找到了一个平衡点,和Google公司一贯作风一样,以简洁实用高效的特点吸引了无数人的眼光,提供了最简便的应用。

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    Transit Trip Planner服务需要用户输入他们的首选路线,例如出发地、目的地、出行日期和时间等,然后它会收集所有的公交调度信息,为用户制订出行路线计划。这项服务目前还处于测试阶段,并且还没有和Google本地搜索整合,相信不久就可以和Google Map / Google Earth 一样在全球得到应用,进一步改善用户的地图服务体验,以现有的基础提供最实用的地图影像服务。Google和Sun公司已经建立了良好的合作关系,Google的发展势头将对Java应用的进一步推广产生积极的作用,让我们一起期待Google和Java的发展……

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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