Debug

debug:
函数重载(overload)时,注意在头文件中,不要加大括号,加大括号意味着函数已经被定义过。
功能复杂时,并且有很多类似功能时,注意定义清楚名字并理清相互关系,建议先在纸上把关系罗列清楚再写代码。

One article on google said that for cv::Mat, raw pointer access is the fastest access to pixels, and using of .ptr() will give it more safety for we do not have to ensure the segment is continous. But I tried on ubuntu, it may not be correct. for using .ptr() like :

for (int i = 0; i < map_height; ++i) {
uchar* image_pointer = image_yutian_probablity.ptr(i);
for (int j = 0; j < map_length; ++j) {
uchar* pixel_pointer = image_pointer;
if (ros_map[i][j] == -1) {
// pixel_pointer[0] = 255;
image_yutian_probablity.atcv::Vec3b(i, j)[0] = 0;
} else if (ros_map[i][j] == 1) {
// pixel_pointer[1] = 0;
image_yutian_probablity.atcv::Vec3b(i, j)[1] = 255;
} else if (ros_map[i][j] == 0) {
// pixel_pointer[2] = 0;
image_yutian_probablity.atcv::Vec3b(i, j)[2] = 255;
}
image_pointer += 3;
}
}
errors like:
Segmentation fault (core dumped)
terminate called after throwing an instance of ‘std::bad_alloc’
what(): std::bad_alloc
Aborted (core dumped)
will appear

I do not know why, but I tried to use .at method. It appears to be faster than the raw pointer and doesn’t encounter any errors anymore.
I do not know why, it’s a problem to be solved.

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
03-08
<think>好的,用户想了解DEBUG相关的概念和用法,特别是DEBUG在编程中的含义和使用方法。首先,我需要明确DEBUG的定义,它指的是在软件开发过程中识别和修复错误的过程。接下来,要解释DEBUG的常见方法,比如使用调试工具、断点设置、单步执行等。还要提到不同的调试手段,比如日志输出、断言和异常处理,并比较它们的区别,比如用户提到的引用中提到的Debug、断言和异常的区别,特别是Debug在发布阶段的性能问题。此外,需要涵盖DEBUG在不同环境下的应用,比如Unity中的Debug类,或者使用汇编级的调试工具如DOS中的Debug工具,如引用2提到的内容。最后,生成相关问题时要确保覆盖用户可能感兴趣的扩展方向,比如性能优化、实际应用场景或具体工具的使用方法。检查是否符合用户要求的格式,使用正确的中文表达,数学公式和代码块格式正确,引用标识自然添加。</think>### DEBUG在编程中的含义与使用方法 DEBUG指在软件开发过程中识别、定位和修复代码中的错误(即“bug”)的过程,是保证程序正确性的核心环节。其核心方法可分为以下三类: 1. **调试工具使用** - **IDE集成调试器**(如Visual Studio、PyCharm):支持断点设置、逐行执行、变量监控等功能。例如在Python中调试时,可通过`pdb`模块实现单步跟踪: ```python import pdb; pdb.set_trace() # 插入断点 ``` - **底层调试工具**:如引用[2]提到的DOS/Win环境下的Debug工具,可直接查看CPU寄存器状态(如`AX=0x1E2F`)和内存地址内容,适用于汇编级调试[^2]。 2. **代码级调试技术** - **断言(Assert)**:用于验证程序逻辑的正确性,当条件不满足时立即终止程序。例如在C#中: ```csharp Debug.Assert(list.Count > 0, "列表不能为空"); // 仅在DEBUG模式下生效 ``` - **日志输出**:通过日志记录程序状态,但需注意引用[1]指出的性能问题——频繁的Debug.Log在Unity发布版本中应通过条件编译移除[^1]。 3. **数学建模辅助调试** 复杂算法可通过数学验证提前发现问题。例如快速排序的时间复杂度分析: $$T(n) = 2T\left(\frac{n}{2}\right) + O(n) \implies T(n) = O(n \log n)$$ 若实测性能偏离该模型,则需检查分区逻辑或递归实现。
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