A星算法优化

A星算法计算公式:F 预测值 = G 当前最近步数 + H 当前点到终点的预测值

1、长距离导航

        设置导航点,计算出离线导航数据,游戏运行时加载到内存。寻路时,找到起点附近的导航点和终点附近的导航点,只要计算出起点到导航点和终点到导航点的路径,再加上导航点之间的离线路径,就得到了整个路径。

2、算法优化

        不要对OPEN队列排序,每次插入数据时使用二分查找算法查找插入点,那么每次插入复杂度为O(logN),比快排一次的O(NlogN)要快很多。

3、多次频繁A星寻路的优化

        设置IsClose状态,设置一个属性变量FindIndex,每个寻路节点中存有一个变量FindIndex,每次寻路前都对FindIndex++,在判断IsClose时,当节点中的FindIndex与寻路节点中FindIndex一致时说明已经被取过,不一致说明这个节点没有被取过的。

在A星算法这种经常用频繁用的算法中,一个小小的性能消耗就能放大很多倍,特别注意调用的函数的复杂度,公式的复杂度,以及运算的优化,尽量做到能不调用函数的不调用函数,能简化公式的尽量简化公式,能用&|<>位运算符号代替加减乘除的尽量用位运算代替,节省A星算法的性能开销。

        

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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