Gym 101464C - 计算几何+二分

https://vjudge.net/problem/Gym-101464C

 

We are given N line segments on the 2D plane. We want to find the maximum radius of an empty circle whose center coordinates (xc, yc) are constrained as follows:

  • 0$ \le$xcL
  • yc = 0

A circle is empty if no part of a segment is located strictly inside of it (thus, a segment may touch the circle, but may not intersect with the interior of the circle).

 

Input 

The first line of the input file contains the number of test cases T. The test cases are described next. The first line of a test case contains the integer numbers N and L (1N2000 and0L10000). The next N lines of the test case contain 4 integers each, describing the coordinates of the endpoints of a segment: xa, ya, xb and yb. The coordinates of the endpoints of the segment are (xa, ya) and (xb, yb). All the coordinates are between -20000 and +20000. Every two consecutive numbers on the same line are separated by a single blank.

Output 

For each test case print a line containing a real number R, denoting the maximum radius of an empty circle whose center obeys the constraints. The number must be printed with 3 decimal digits (the number must be rounded up or down according to the usual rounding rules).

 

\epsfbox{p4818.eps}

Sample Input 

1 
4 10 
1 1 10 3 
5 3 9 1 
3 1 4 1 
8 3 11 -3

Sample Output 

2.118

 

题意:

平面上有一些线段,找出圆心在x轴上,x坐标在[0,L]内半径最大的圆,使得圆和任意一条线段不相交,输出最大的半径

 

分析:

对半径二分,这样我们只需要判断能不能放的下这个圆。这时,通过给定的半径,对于每一条线段可以找到一个区间(或者为空),使得圆心不能落在这个区间上,我们只需要判断区间的并集是否覆盖了[0,L]。那么如何去找到这个区间呢?对于每一个线段,我们可以找到线段上y坐标的绝对值最小的点,这个点一定是线段的端点或者是零点,这是线段到直线的最短距离。如果最短距离小于半径,那么区间为空;如果最短距离大于半径,这个点两边的点到线段都具有单调性,我们对左右两侧分别二分找到距离等于半径的点即可。

 

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define eps 1e-6
struct point
{
	double x,y;
	point(){}
	point(double _x,double _y)
	{
		x = _x;y = _y;
	}
	point operator -(const point &b)const
	{
		return point(x - b.x,y - b.y);
	};
	double operator ^(const point &b)const
	{
		return x*b.y - y*b.x;
	}
	double operator *(const point &b)const
	{
		return x*b.x + y*b.y;
	}
};
struct line
{
	point s,e;
}c[2005];
int t,n,L;
struct st
{
	double l,r;
};
vector<st> v;

double dist(point a,point b)
{
	return sqrt((a-b)*(a-b));
}

point NearestPointToLineSeg(point P,line L)
{
	point result;
	double t = ((P-L.s)*(L.e-L.s))/((L.e-L.s)*(L.e-L.s));
	if(t >= 0 && t <= 1)
	{
		result.x = L.s.x + (L.e.x - L.s.x)*t;
		result.y = L.s.y + (L.e.y - L.s.y)*t;
	}
	else
	{
		if(dist(P,L.s) < dist(P,L.e))
		result = L.s;
		else result = L.e;
	}
	return result;
}

double find2(line L,double rr,double l,double r)
{
	double m;
	while (r-l>1e-6)
	{
		m=(l+r)/2;
		if (dist(NearestPointToLineSeg(point(m,0),L),point(m,0))<rr) r=m;
		else l=m;
	}
	return (l+r)/2;
}

double find3(line L,double rr,double l,double r)
{
	double m;
	while (r-l>1e-6)
	{
		m=(l+r)/2;
		if (dist(NearestPointToLineSeg(point(m,0),L),point(m,0))>rr) r=m;
		else l=m;
	}
	return (l+r)/2;
}

bool cmp(st a,st b)
{
	if (fabs(a.l-b.l)<1e-6) return a.r<b.r;
	else return a.l<b.l;
}

bool ok(double h)
{
	sort(v.begin(),v.end(),cmp);
	if (v.empty()) return false;
	if (v[0].l+eps>0) return false;
	double r=v[0].r;
	int i=0;
	while (i<(int)v.size()-1 && (v[i+1].l+eps<r || v[i+1].l<0))
	{
		i++;
		r=max(r,v[i].r);
	}
	if (r+eps<h) return false;
	else return true;	
}
	

int go(double rr)
{
	v.clear();
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		double len;
		double mid;
		double l,r;
		if (c[i].s.y*c[i].e.y>0)
		{
			if (fabs(c[i].s.y)>fabs(c[i].e.y))
			{
				len=fabs(c[i].e.y);
				mid=c[i].e.x;
			}
			else
			{
				len=fabs(c[i].s.y);
				mid=c[i].s.x;
			}
		}
		else
		{
			len=0;
			mid=c[i].s.x+fabs((c[i].s.y/(c[i].e.y-c[i].s.y)*(c[i].e.x-c[i].s.x)));
		}
		if (len<rr)
		{
			l=find2(c[i],rr,-3e4,mid);
			r=find3(c[i],rr,mid,3e4);
			st x;
			x.l=l;x.r=r;
			v.push_back(x);
		}
	}
	return !ok(L);
}

double find1()
{
	double l=0,r=2e4;
	double m;
	while (r-l>1e-6)
	{
		m=(l+r)/2;
		if (go(m)==1) l=m;
		else r=m;
	}
	return (l+r)/2;
}

int main()
{
	freopen("c.in","r",stdin);
	scanf("%d",&t);
	while (t--)
	{
		scanf("%d%d",&n,&L);
		for (int i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%lf%lf%lf%lf",&c[i].s.x,&c[i].s.y,&c[i].e.x,&c[i].e.y);
			if (c[i].s.x>c[i].e.x) swap(c[i].e,c[i].s);
		}
		printf("%.3f\n",find1());
	}
	return 0;
}

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何让3D仿真飞机在电脑中按照文本指令飞行的问题。用户的问题涉及三个主要部分:技术选择、3D环境搭建以及文本指令的理解和执行。首先,我要分解每个部分的关键点,并考虑用户可能的背景和需求。 用户可能是一位开发者或者对飞行仿真有兴趣的技术爱好者,想要创建一个自定义的仿真系统。他们可能具备一定的编程基础,但对3D仿真和自然语言处理的具体技术不太熟悉。因此,回答需要兼顾技术深度和可理解性,避免过于专业的术语,同时提供足够的指导。 首先,技术选择方面,用户需要知道哪些技术可以实现3D仿真飞机的运动控制。常见的3D引擎如Unity、Unreal Engine、Blender等,这些工具适合构建虚拟环境。物理引擎如Bullet、PhysX或Unity自带的物理系统,可以处理飞行力学。自然语言处理(NLP)部分则需要用到像BERT、GPT这样的模型,或者更轻量级的Rasa、Dialogflow来处理文本指令。此外,通信中间件如ROS或MQTT可能用于连接不同模块。 接下来是3D环境搭建。用户需要知道如何选择引擎,导入或创建飞机模型,设计场景,并添加物理特性。可能需要提到使用现有的3D模型库,或者用Blender建模,然后在Unity/Unreal中设置材质、光照和地形。物理引擎的集成也很重要,确保飞机有质量、空气动力学等属性。 然后是文本指令的理解和执行。这里的关键是将自然语言转换为控制指令。需要解释NLP的处理流程:意图识别、实体提取,然后生成控制命令,比如速度、高度、航向。可能需要训练一个分类模型,或者使用预训练模型进行微调。控制指令如何映射到飞机的动作,比如PID控制器或更复杂的飞行控制系统。最后是可视化部分,确保仿真界面能实时反馈飞机的状态。 还需要考虑用户可能遇到的挑战,比如物理仿真的准确性、NLP模型的训练数据不足、系统集成复杂度等。可能用户没有考虑到实时通信、错误处理或性能优化,这些也需要简要提及。 最后,总结步骤,提供开源工具和可能的开发流程,帮助用户有一个清晰的路线图。确保回答结构清晰,分步骤解释,让用户能逐步跟进。</think>--- 要实现**3D仿真飞机按文本指令飞行**,需结合**3D建模、物理仿真、自然语言处理(NLP)和控制系统**技术。以下是分步实现方案: --- ### **一、技术选择** | 模块 | 关键技术 | 工具/框架示例 | |------|----------|---------------| | **3D环境** | 3D引擎、物理引擎 | Unity3D、Unreal Engine、Blender、Gazebo | | **文本理解** | 自然语言处理(NLP) | Python + BERT/GPT、Rasa、Dialogflow | | **控制系统** | 运动学/动力学模型 | MATLAB Simulink、ROS(机器人操作系统) | | **通信** | 中间件 | ROS、MQTT、WebSocket | --- ### **二、3D环境搭建** #### 1. **选择3D引擎** - **Unity3D**(易用性强,适合实时交互): - 使用**Unity Physics**或**NVIDIA PhysX**实现空气动力学仿真 - 通过**Terrain Tools**生成地形(如1000米/10000米高空场景) - **Unreal Engine**(画面精度高,适合复杂光影渲染) - 用**Chaos Physics**模拟飞行物理 - 通过**Landscape**模块创建山脉、云层等环境 #### 2. **飞机模型导入** - **获取3D模型**: - 从TurboSquid、CGTrader下载飞机模型(FBX/OBJ格式) - 或用**Blender**自定义建模(需定义机翼、引擎等组件) - **物理属性配置**: - 在引擎中设置质量(14吨)、惯性矩、升力/阻力系数 - 示例代码(Unity C#): ```csharp Rigidbody rb = plane.AddComponent<Rigidbody>(); rb.mass = 14000; // 单位:kg rb.drag = 0.1f; // 空气阻力系数 ``` #### 3. **环境构建** - **地形生成**: - 使用**Perlin噪声算法**生成随机山脉(高度1000米场景) - 用**卫星高程数据**构建真实地形(如10000米高空平流层) - **天气系统**: - 在Unity中通过**Particle System**模拟云层、气流扰动 --- ### **三、文本指令理解与执行** #### 1. **文本到指令的转换(NLP层)** - **意图识别**: - 用**预训练模型(如BERT)**解析指令(例:"爬升至10000米,速度600km/h") - 提取关键参数:高度、速度、航向角 - 代码示例(Python + Transformers): ```python from transformers import pipeline nlp = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-base") command = nlp("Convert to English: 爬升至10000米,速度600km/h") # 输出: "Climb to 10000 meters at 600 km/h" ``` - **指令标准化**: - 将自然语言转为**JSON控制指令**: ```json { "action": "climb", "target_altitude": 10000, // 单位:米 "target_speed": 600 // 单位:km/h } ``` #### 2. **控制指令执行** - **飞行控制算法**: - **PID控制器**:调节油门、襟翼、方向舵 ```python # 伪代码:高度控制PID error = target_altitude - current_altitude throttle = Kp*error + Ki*integral(error) + Kd*derivative(error) ``` - **运动学模型**: $$ \dot{V} = \frac{T - D}{m} - g\sin(\gamma) $$ (T:推力,D:阻力,γ:飞行路径角) - **与3D引擎通信**: - 通过**ROS Topic**或**Unity TCP Socket**发送控制指令 - 示例(ROS + Unity): ```bash # ROS发布指令 rostopic pub /flight_control std_msgs/String "climb,10000,600" ``` --- ### **四、完整实现流程** 1. **架构设计** ```mermaid graph LR A[文本输入] --> B(NLP解析) --> C{控制指令} C --> D[PID控制器] --> E[3D物理引擎] --> F[可视化反馈] ``` 2. **开发步骤** - Step 1: 在Unity/Unreal中搭建3D场景并导入飞机模型 - Step 2: 用Python训练NLP模型(意图识别+参数提取) - Step 3: 通过ROS或自定义API连接NLP模块与3D引擎 - Step 4: 编写飞行控制算法(C#/C++)并调试物理参数 3. **开源工具推荐** - **AirSim**(微软开源飞行仿真平台,内置物理引擎和API) - **OpenAI Gym**(强化学习训练环境,可自定义飞行控制任务) --- ### **五、难点与优化** 1. **物理仿真精度** - 需校准升力公式:$$ L = \frac{1}{2} \rho V^2 S C_L $$ (ρ:空气密度,S:机翼面积,C_L:升力系数) - 高空(10000米)空气密度ρ下降至海平面的≈26%,需动态调整参数。 2. **实时性优化** - 在Unreal Engine中启用**Nanite虚拟几何体**减少渲染负载 - 使用**多线程**分离NLP计算与物理仿真进程 --- **最终方案**: **Unity3D + ROS + BERT**组合是最佳选择,利用Unity的实时渲染和ROS的通信能力,结合预训练模型实现高效文本指令解析。开发周期约2-3个月,需团队协作完成3D建模、NLP训练和控制系统集成。
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