10、姿态估计、控制与自主车辆任务规划

姿态估计、控制与自主车辆任务规划

姿态估计与控制中的并行处理

在现代计算中，中央处理器（CPU）通常具有多个核心，这使得并行处理成为可能，能够显著减少计算时间。以基于随机采样的鲁棒性分析（如蒙特卡罗模拟）为例，由于每个模拟相互独立，因此可以轻松实现并行化。

在MATLAB中，通过并行计算工具箱，只需将算法实现中的 for 循环替换为 parfor ，并在MATLAB偏好设置中设置使用的核心数量，即可实现鲁棒性分析的并行化。

在Python中，使用 multiprocessing 库可以实现并行计算。以下是一个示例代码（Program 2.25）：

from multiprocessing import Pool
num_MC = 3000
num_core = 4
with Pool ( num_core ) as p :
    result = p.map( robustness_analysis_MC , range (num_MC) )

上述代码首先从 multiprocessing 导入 Pool ，然后设置模拟次数 num_MC 和使用的CPU核心数 num_core 。通过 Pool 创建进程池，并使用 map 函数并行执行 robustness_analysis_MC