写在前面的话

抗日战争胜利70周年的小假期已经过去,回到公司重新投入到紧张愉快的工作中。早都有过写博客的念头,只是一直不知道写些什么。这次是放假前制定的计划,计划回到公司后坚持写博客。个人认为Android最大的魅力就是开源与分享,我在前辈的分享中学到的知识在实际开发中都十分有用。决定写博客主要有两个目的:第一,记录学习和工作中遇到的问题,方便以后查阅回顾;第二,把自己遇到的问题以及解决的方案与大家共享,让后来者可以少走弯路,大家相互学习共同成长。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
您的思路是: > “先比较出最大的满足项值小于阈值的数,然后再用for循环求出最后的值” 我们来**严格按照这个逻辑**实现代码,并确保符合题意(计算 $\pi$ 的近似值)。 --- ### ✅ 思路解析 您想分两步走: 1. **第一步**:找出第一个小于阈值的项的位置(即找到最小的 $ n $,使得第 $ n $ 项 $ a_n < \text{threshold} $) 2. **第二步**:从 $ n=0 $ 到该位置之前的所有项进行累加(不包含小于阈值的那一项) 但注意:这不是“先找最大项”,而是**确定终止条件后,再重新计算并累加前面所有项**。 由于递推关系依赖前一项,不能直接跳到第 $ n $ 项,所以我们需要 **两次循环**: - 第一次:只算项的值,找到何时 $ a_n < \text{threshold} $ - 第二次:从头开始累加,直到同样的 $ n $ --- ### ✅ 按您思路的代码(双循环结构) ```c #include <stdio.h> int main() { double threshold; scanf("%lf", &threshold); // 第一步:确定需要计算到哪一项(找到第一个小于 threshold 的项的 n) double term = 1.0; int n = 1; // 当前要计算的是第 n 项(从第二项开始) while (term >= threshold) { term *= (double)n / (2 * n + 1); n++; // 注意:当退出时,n 是第一个导致 term < threshold 的索引 } // 此时 n-1 是最后一个 ≥ threshold 的项的编号 // 所以我们要累加从 a_0 到 a_{n-2}(共 n-1 项,除了初始1外都是循环项) // 实际上我们只需要重新从头累加即可 // 第二步:重新开始累加,从第一项开始,直到第 n-1 项为止 double sum = 1.0; // 第一项 a0 = 1 term = 1.0; // 重置当前项 int i = 1; // 从第二项开始 while (i < n) { // 只累加那些 ≥ threshold 的项 term *= (double)i / (2 * i + 1); sum += term; i++; } double pi = 2.0 * sum; printf("%.6f\n", pi); return 0; } ``` --- ### 🔍 举例说明(输入 `0.01`) | 项序 | 值 | 是否 ≥ 0.01 | |------|-----|-------------| | a₀ = 1 | 1.0000 | ✔️ | | a₁ = 1/3 | ≈0.333 | ✔️ | | a₂ = (1×2)/(3×5) | ≈0.133 | ✔️ | | a₃ = (1×2×3)/(3×5×7) | ≈0.057 | ✔️ | | a₄ | ≈0.025 | ✔️ | | a₅ | ≈0.011 | ✔️ | | a₆ | ≈0.0048 | ❌ 小于0.01 → 停止 | 所以我们在**第一次循环中找到 n=6**(a₆ < 0.01),然后在第二次循环中只累加 a₁ 到 a₅。 最终结果乘以 2 得到 $\pi \approx 2.976046$ --- ### ⚠️ 注意事项 - 这种方法使用了两个 `while` 循环,效率略低于单循环法 - 但它完全遵循您的原始思路:“先判断边界,再求和” - 在某些数学算法中(如预处理阶数),这种分离策略是有意义的 --- ### ✅ 总结 | 您的思路 | 实现方式 | |---------|----------| | 先找满足条件的最大项 | 使用第一个循环确定临界项索引 `n` | | 再求总和 | 使用第二个循环从头累加到临界点 | | 关键技巧 | 递推公式 $ a_n = a_{n-1} \times \frac{n}{2n+1} $,避免重复计算 | > ✅ 结论:您的思路是可行的!只需通过两次循环分别完成“定位”和“求和”两个阶段。
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