建图

本文介绍了一个简单的程序设计问题,即如何通过输入的顶点和边来构建并显示一个图的关系矩阵。程序能够处理多组测试数据,对于每组数据,首先输入节点数量和边的数量,然后依次输入各边连接的节点,最后输出该图的关系矩阵。

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建图

Time Limit: 1000 ms  Memory Limit: 65536 KiB
Problem Description

编程使得程序可以接受一个图的点边作为输入,然后显示出这个图。

Input

多组测试数据,对于每组测试数据,第一行输入正整数n(1 <= n <= 1000)和m,之后m行输入正整数x、y,表示在点x和点y之间存在有向边相连。

Output

对于每组测试数据,输出图的关系矩阵。

Sample Input
4 5
1 1
2 2
2 4
3 3
4 4
Sample Output
1 0 0 0
0 1 0 1
0 0 1 0
0 0 0 1
Hint
Source
xry-fhf

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    int n, m, i, j, x, y, a[1005][1005];
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            for(j=0; j<n; j++)
            {
                a[i][j]=0;
            }
        }
        for(i=0; i<m; i++)
        {
            scanf("%d%d",&x,&y);
            a[x-1][y-1]=1;
        }
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            for(j=0; j<n; j++)
            {
                if(j==n-1)printf("%d\n",a[i][j]);
                else printf("%d ",a[i][j]);
            }
        }
    }
    return 0;
}
<think>好的,用户想了解如何使用AMCL进行,但首先我需要确认AMCL的具体用途。AMCL全称是自适应蒙特卡罗定位,主要用于机器人的定位,而不是通常使用SLAM算法,比如Gmapping、Hector SLAM或Cartographer。用户可能混淆了AMCL和SLAM的功能。需要指出AMCL适用于定位,而需要其他工具,并推荐相关教程和步骤。同时,结合用户提供的引用资料,引用[1]提到了Gmapping等SLAM工具包,可以引用说明。用户可能需要先通过SLAM,再使用AMCL进行定位。因此,回答中应分步骤说明流程,并指出AMCL的角色,同时推荐相关资源,如官方教程和论文列表,参考引用[1]、[4]。</think>### 如何使用AMCL进行? #### 1. 明确AMCL与SLAM的区别 AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)**是用于机器人定位的算法**,而非。其核心是通过粒子滤波实现机器人在已知地中的位姿估计[^1]。**(Mapping)通常需依赖SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法**,如Gmapping、Hector SLAM或Cartographer。 #### 2. SLAM流程 若需构议使用以下步骤: 1. **选择SLAM工具包** - **Gmapping**:基于激光雷达的2D SLAM,适合低计算资源场景 - **Cartographer**:支持多传感器融合(激光+IMU+里程计),适用于复杂环境 ```bash # 启动Gmapping示例(ROS环境) roslaunch gmapping slam_gmapping_pr2.launch ``` 2. **配置传感器数据** - 确保激光雷达(/scan)、里程计(/odom)等话题正确发布 3. **控制机器人运动** - 通过键盘或导航指令驱动机器人覆盖环境 4. **保存生成的地** ```bash rosrun map_server map_saver -f my_map ``` #### 3. AMCL在已中的定位 完成后,**使用AMCL进行定位**: ```bash roslaunch amcl amcl_diff.launch map_file:=/path/to/my_map.yaml ``` 此时AMCL会结合激光数据与已知地,输出机器人的精确位姿。 #### 4. 关键参数调优 - `min_particles`/`max_particles`:粒子数量范围(影响定位精度与计算负载) - `laser_model_type`:激光传感器模型选择(如likelihood_field) - `odom_model_type`:里程计误差模型配置
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