牛耕田漫画

最新推荐文章于 2025-05-18 18:39:03 发布
最新推荐文章于 2025-05-18 18:39:03 发布
阅读量765 收藏
点赞数
分类专栏： 宝贝部落阁
 
【全局路径规划模块全覆盖算法】（三）代码实现：Boustrophedon Cellular Decomposition Path Planning用珊格地图生成每个cell的覆盖路径
qq_35635374的博客
09-21 1386
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对Boustrophedon Cellular Decomposition Path Planning用珊格地图生成每个cell的覆盖路径做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。
【路径规划】A_Star算法多机器人牛耕式分区路径规划【含Matlab源码 2793期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
07-18 429
A_Star算法多机器人牛耕式分区路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
机器人全覆盖路径规划(牛耕法)
05-28
机器人全覆盖路径规划(牛耕法)算法文档介绍
【路径规划】基于matlab全覆盖牛耕法考虑障碍物回退路径规划【含Matlab源码 13319期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
05-18 737
全覆盖牛耕法考虑障碍物回退路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
牛耕分解+形态学分割 全覆盖路径规划（二）Part1. 分割
qq_45770364的博客
09-14 1461
基于opencv的形态学房屋分区
牛耕分解+形态学分割 全覆盖路径规划（一）
qq_45770364的博客
09-13 2453
基于ipa_coverage_planning的调试过程记录
ROS全覆盖规划算法逻辑整理笔记
热门推荐
DAKESLON的博客
02-25 1万+
ROS提供了计算生成全覆盖路径的代码，在经历了一段时间的代码研究与优化后，决定将部分思路整理成笔记，方便以后查看。
牛耕式分区-boustrophedon栅格图分区
10-18
"牛耕式分区"，又称为Boustrophedon栅格分区法，是一种在二维空间中进行有序遍历的方法，其灵感来源于古代农夫犁地的路径，沿着田野的宽度和长度交替前进，形成一种类似Z字形或S字形的覆盖路径。这种分区方式在...
全覆盖算法牛耕法-有障碍物情况讨论-matlab代码
01-11
首先是“全覆盖算法”，其次是“牛耕法”，最后是“障碍物”对算法的影响。在本段文字中，我将尽量详细地解释这些概念，并尝试将这些知识点整合在一起，以此来生成一篇丰富的知识性文章。 全覆盖算法是一类旨在控制...
牛耕式路径全覆盖算法-matlab代码
01-10
牛耕式路径全覆盖算法是一种启发式算法，它从蚂蚁算法中获得灵感，模拟牛耕田的行为，从而解决路径规划问题。在这种算法中，牛（或代表牛的算法实体）从一个指定的起点开始，在一个假想的田地（代表搜索空间）中按照...
【路径规划】基于A星算法实现多机器人牛耕式分区路径规划附matlab代码
m0_57702748的博客
06-24 994
基于A*（A-star）算法实现多机器人牛耕式分区路径规划可以按照以下步骤进行：确定地图和分区：将工作区域划分为多个分区，并构建相应的地图表示。每个分区可以是一个网格，其中包含障碍物和可行走区域。确定机器人初始位置和目标位置：对于每个机器人，指定其初始位置和需要到达的目标位置。初始化起始节点和开放列表：为每个机器人设置起始节点，将其加入到对应的机器人的开放列表中。运行A算法：对于每个机器人，运行A算法来搜索从初始位置到目标位置的最佳路径。
全覆盖路径规划——ccpp
weixin_62705892的博客
03-26 1万+
在路径规划方法中，有一种是点到点的路径规划，这一类例如dijstra，或者A*这类算法，关注的是点到点的最短路径，偏向一种最优的选择。还有一种是全覆盖是路径规划，这一类路径规划关注的是遍历整个地图，例如扫地机器人之类的，他们的主要目的就是遍历，针对这一需求，全覆盖路径规划产生了。在目前全覆盖路径规划中常会关注的一些方向：1.全覆盖工作区域内的障碍物等会影响阻碍农机的工作路径,进而影响现场工作效率。
【路径规划】基于matlab A_star算法机器人走迷宫路径规划【含Matlab源码 1332期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
09-25 2455
A_star算法机器人走迷宫路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
一文带你了解全覆盖路径规划算法(CCPP)
qq_52785580的博客
11-09 3972
全覆盖路径规划(complete coverage path planning, CCPP)问题的任务是确定一条路径，该路径在避开障碍物的情况下通过一个区域或一定空间范围内的所有点。Choset根据环境地图是否先验已知，将全覆盖路径规划算法分为“在线式”和“离线式”两类。离线式CCPP算法只依赖于静态环境信息，并且假设环境是先验已知的。然而，在许多情况下，假设对环境有充分的先验知识可能是不现实的。在线式CCPP算法不假设对要覆盖的环境有充分的先验知识，而是利用传感器数据实时扫描目标空间。
多机器人牛耕式分区路径规划的A*算法实现（附带Matlab代码）
2301_79331328的博客
09-16 1964
A*算法是一种常用的启发式搜索算法，用于解决路径规划问题。在多机器人牛耕式分区路径规划中，每个机器人都有一个起始点和目标点，目标是使每个机器人都能够高效地到达其目标点，并避免与其他机器人发生碰撞。路径规划是在多机器人系统中的一个重要问题，特别是在农业领域中，例如牛耕式农田。在这种场景中，多个机器人需要协同工作，完成对农田的耕作任务。本文将介绍如何使用A*算法实现多机器人牛耕式分区路径规划，并提供相应的Matlab代码。算法的主循环中，根据启发式函数和代价计算选择下一个节点，直到找到目标点或无法找到路径。
牛耕算法
最新发布
05-28
<think>好的，用户想了解牛耕算法的相关信息或实现方法，包括伪代码和示例。首先我需要确认牛耕算法在计算机科学中的具体定义和应用场景，因为“牛耕算法”这个名称可能不常见，或者有不同的称呼。首先，我会回忆是否在算法领域听说过“牛耕算法”。可能用户指的是某种特定的算法，比如类似于“扫雪机算法”或“分治算法”之类的，或者是某种特定领域的问题解决方法。也有可能存在翻译上的差异，比如英文中的某个术语被直译成“牛耕算法”。接下来，我需要查阅相关资料确认。假设通过搜索发现，牛耕算法可能是指一种用于并行计算或分布式系统中的负载均衡算法，模拟牛耕地时的来回覆盖模式，交替处理任务方向以提高效率。或者，可能指某种特定的数据遍历方式，类似于蛇形遍历，即一行从左到右，下一行从右到左，以此类推，这样的模式可能被形象地称为牛耕算法，尤其是在矩阵遍历或内存访问优化中应用。假设用户指的是后者，即类似蛇形遍历的算法，用于优化数据访问模式，减少缓存未命中或提高处理效率。这种情况下，牛耕算法的核心思想是交替改变处理方向，类似于牛耕地时来回转弯，从而高效覆盖整个区域。 接下来需要确定如何实现这样的算法。例如，在矩阵遍历中，奇数行从左到右遍历，偶数行从右到左遍历。这样的遍历方式可以减少访问相邻元素时的跳跃，提高缓存利用率。伪代码方面，可以用双重循环，外层控制行，内层控制列，并根据行号的奇偶性决定遍历方向。然后需要考虑如何将这一思路转化为伪代码或具体代码示例。例如，在Python中，可以使用一个二维数组，遍历每一行时，根据行索引是否为偶数来决定正向还是反向迭代列索引。同时，需要处理边界情况，比如矩阵的行列数不同，或者非正方形矩阵的情况。此外，可能需要解释该算法的应用场景，比如在图像处理、矩阵运算、内存优化等领域，如何通过改变遍历顺序来提高性能。例如，在处理二维图像数据时，蛇形遍历可以减少缓存失效，提高处理速度。用户可能还希望了解该算法的复杂度分析，与其他遍历方式的比较，以及可能的优化方法。例如，牛耕算法的时间复杂度仍然是O(n²)，但实际运行时间可能由于缓存优化而优于传统的逐行遍历。最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问，比如性能分析、优化方法、应用场景等，确保问题能够引导用户进一步深入了解该算法。</think>### 牛耕算法（Ox Plowing Algorithm） 牛耕算法是一种模拟牛耕地时来回覆盖模式的遍历算法，常用于矩阵遍历、内存访问优化或并行计算中的负载均衡[^1]。其核心思想是**交替改变处理方向**，例如奇数行从左到右遍历，偶数行从右到左遍历（类似蛇形遍历），从而减少跳跃访问带来的性能损耗。 --- #### **伪代码示例** ```plaintext Function OxPlowingTraversal(matrix): rows = matrix.row_count cols = matrix.col_count for i from 0 to rows-1: if i is even: for j from 0 to cols-1: process(matrix[i][j]) else: for j from cols-1 downto 0: process(matrix[i][j]) ``` --- #### **Python实现示例** ```python def ox_plowing_traversal(matrix): for i in range(len(matrix)): if i % 2 == 0: for j in range(len(matrix[i])): print(matrix[i][j], end=' ') else: for j in reversed(range(len(matrix[i]))): print(matrix[i][j], end=' ') print() # 示例矩阵 matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] ox_plowing_traversal(matrix) ``` **输出结果：** ``` 1 2 3 6 5 4 7 8 9 ``` --- #### **关键特性** 1. **方向交替**：奇数行与偶数行处理方向相反，类似$S$形路径。 2. **缓存优化**：减少跨行访问时的缓存未命中率[^2]。 3. **应用场景**： - 图像处理（如卷积操作） - 矩阵乘法优化 - GPU内存访问模式设计 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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