这周在做什么

这周超忙,在做学校工期很赶的访客系统,但也收获颇多,偷师了不少开发思想

  • config文件单列导出
  • router拆分
  • router路由守卫
  • router prePage记忆
  • router过渡动画与权限守护
  • vuex
  • components自动导入
  • 三方登录

两个好用的东西

//vant二次封装组件自动导入
const requireComponent = require.context(
  "./components/",
  true,
  /[A-Z]\w+\.(vue|js)$/
);
//postcss.config.js
module.exports = {
  plugins: {
    "postcss-px-to-viewport": {
      unitToConvert: "px", // 要转化的单位
      viewportWidth: 375, // UI设计稿的宽度
      unitPrecision: 6, // 转换后的精度,即小数点位数
      propList: ["*"], // 指定转换的css属性的单位,*代表全部css属性的单位都进行转换
      viewportUnit: "vw", // 指定需要转换成的视窗单位,默认vw
      fontViewportUnit: "vw", // 指定字体需要转换成的视窗单位,默认vw      selectorBlackList: ["wrap"], // 指定不转换为视窗单位的类名,
      minPixelValue: 1, // 默认值1,小于或等于1px则不进行转换
      mediaQuery: true, // 是否在媒体查询的css代码中也进行转换,默认false
      replace: true, // 是否转换后直接更换属性值
      exclude: [], // 设置忽略文件,用正则做目录名匹配
      selectorBlackList: [".ignore"], // 指定不转换为视窗单位的类名,默认[".ignore", ".hairlines"]
    },
  },
};

还有关于团队合作之类的问题发现

总之就是很忙

<think>好的,用户之前询问了一个关于人类的7周健身计划,现在他们想继续了解移动机器人的7周训练计划。我需要明确用户的需求是什么。移动机器人的训练计划可能涉及算法优化、传感器校准、导航测试等内容。需要区分用户是学术研究、工业应用还是个人项目,但用户没有明确说明,所以得保持通用性。 首先,我得确定移动机器人训练计划的关键要素。通常,机器人训练包括硬件调试、软件算法开发、实际环境测试等阶段。7周的时间需要合理分配,可能分为基础准备、算法开发、集成测试、优化调整等阶段。 接下来,要参考主流的机器人开发流程和训练方法。比如,第一周可能搭建开发环境,安装ROS,校准传感器。第二周开始SLAM算法的基础训练,第三周进行路径规划算法的实现。然后逐步增加复杂场景的测试,最后进行综合演练和优化。 还要考虑用户可能的背景,如果是初学者,可能需要更详细的环境搭建步骤;如果是进阶用户,可能更关注算法优化和实际应用。但用户的问题比较广泛,应该覆盖基本到进阶的内容。 另外,用户可能希望计划包含具体的训练任务、每周的目标、使用的工具或框架,比如ROS、Gazebo仿真等。需要整合这些元素,确保每个阶段有明确的目标和方法。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能遇到的后续问题,比如如何调整计划周期、评估标准、处理硬件限制,以及仿真工具的选择等。确保问题有逻辑连贯性,帮助用户深入理解。</think>根据移动机器人开发流程和主流训练方法,整合以下分阶段7周训练计划,涵盖算法优化、环境适应和系统集成三大模块: **环境建模阶段(第1周)** 搭建ROS开发环境并配置Gazebo仿真平台,完成激光雷达与IMU的联合标定。进行基础SLAM训练,使用gmapping算法构建10×10米室内地图,地图精度误差控制在±5cm内。建立Git版本控制仓库管理项目代码。 **导航算法训练(第2-3周)** 实现A*与DWA算法的耦合优化,编写代价函数: $$ cost = w_1 \cdot path\_length + w_2 \cdot clearance + w_3 \cdot smoothness $$ 设置动态权重参数($w_1=0.5, w_2=0.3, w_3=0.2$)。在仿真环境中构建包含动态障碍物的测试场景,要求成功率达到90%以上。 ```python # DWA参数调优示例 dwa_config = { 'max_speed': 1.0, 'min_speed': -0.5, 'max_yawrate': 40.0, 'acc_lim': 0.2, 'prediction_time': 3.0 } ``` **多模态感知训练(第4周)** 集成视觉传感器进行YOLOv5目标检测训练,构建包含20类室内物体的数据集。实现点云与RGB图像的时空对齐,建立多传感器融合框架。在Gazebo中模拟不同光照条件(50-1000lux)进行鲁棒性测试。 **复杂场景适应(第5-6周)** 设计四阶段测试场景:平整地面→斜坡(15°)→碎石路面→狭窄通道(宽度>机器人直径+10cm)。训练过程中实时记录IMU数据,建立振动补偿模型。使用TensorBoard监控loss曲线,确保定位误差收敛在0.1m以内。 **系统集成测试(第7周)** 实施全天候压力测试(连续运行8小时),评估系统稳定性指标: - 定位漂移率 < 0.1%/小时 - 路径规划响应时间 < 500ms - 异常恢复成功率 > 95% 完成最终参数固化,生成系统性能报告文档。 训练监控建议采用ROS bag记录关键话题数据,每周进行3次代码review。硬件维护需每日检查电机温度(<60℃)和电池健康状态(SOH>80%)。推荐使用Docker容器管理开发环境依赖项。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值