最近找工作不顺,写了个demo,支持动态添加障碍物的自动寻路,大概就是这个样子

是不是如德芙般丝滑(哈哈
这个是基于A*算法实现的网格寻路(A*大家到知道吧,不知道的看下这个把,这个大佬讲的挺清楚的)
传统的A*寻路是这个样子的,这里推荐大家一个网站,能帮大家深入理解自动寻路:PathFinding.js
图1
如图1,可以看出传统A*是有局限性的:得到的路线太过生硬,而且也不是最优的路线
所以呢,我们就需要在原有的A*上面进行改进,怎么改进呢?原有的A*
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最近找工作不顺,写了个demo,支持动态添加障碍物的自动寻路,大概就是这个样子

是不是如德芙般丝滑(哈哈
这个是基于A*算法实现的网格寻路(A*大家到知道吧,不知道的看下这个把,这个大佬讲的挺清楚的)
传统的A*寻路是这个样子的,这里推荐大家一个网站,能帮大家深入理解自动寻路:PathFinding.js
图1
如图1,可以看出传统A*是有局限性的:得到的路线太过生硬,而且也不是最优的路线
所以呢,我们就需要在原有的A*上面进行改进,怎么改进呢?原有的A*
Unity自动寻路功能的实现(一)
方法一:使用自带的Navigation寻路组件 1.新建一个3D Object Plane地面,新建两个Cube,作为Wall障碍物,可以新建材质,赋给3D Object,修改它们的外观。 2.把Plane和Wall设置为静态。 3.寻路区域:Windows菜单栏,选择Navigation,选中Plane,打开Object ,导航区域为可行走,打开Bake烘焙,点击Bake,可以看到蓝色部分,便...
使用Three.JS以及A*寻路算法制作自动寻路场景(一)DEMO简介及环境部署
先上一波完成效果图,由于是自学,在此仅仅分享自己的一些见解,有不当之处还请大家指教! 1.DEMO简介 本DEMO使用Three.js作为主要开发工具,开发过程主要分为两个部分: 首先是使用Three.js实现A*寻路算法,效果图如下: 具体功能: 1.自动生成地图 2.根据选定开始及结束位置计算路线(涉及构造器,raycaster的使用) 3.播放寻路动画(requestA...
人工智能: 自动寻路算法实现(一、广度优先搜索)
前言随着人工智能技术的日益发达,我们的生活中也出现了越来越多的智能产品。我们今天要关注的是智能家居中的一员:扫地机器人。智能扫地机器人可以在主人不在家的情况下自动检测到地面上的灰尘,并且进行清扫。有些更为对路线进行规划,找到可以清理灰尘的最短路径,达到省电的效果。当然,绕过障碍物也是必须拥有的技能。我们今天就来看一下扫地机器人自动寻路的算法的简单实现。这里我们不对机器人如何识别出灰尘进行讨论,我们只
【Unity实战100例】Unity的自动寻路NavMessAgent系统(一)
新建plane,打开Window>Navigation,在Inspector面板右侧有一个navigation面板,不同的Unity版本这个界面可能不太一样。选中plane打开Navigation。在Navigation面板里面里面勾选Navigation Static选项,其他的默认不改动。然后点击左边Bake面板。这时候会有一个计算的过程,曾经用过烘焙或者遮挡剔除的朋友应该对这个过程很熟悉了。不过和之前两个功能一样,如果你没有保存场景level,unity会提示你先保存,然后再bake。由于现在场景里面
告别ORB-SLAM2?手把手教你用OpenVSLAM在Ubuntu 20.04上跑通第一个SLAM Demo(含依赖库避坑指南)
本文详细介绍了如何在Ubuntu 20.04系统上从ORB-SLAM2迁移到OpenVSLAM,包括环境配置、依赖库安装、编译调整及性能优化。OpenVSLAM凭借其模块化设计和多相机支持,在SLAM领域展现出显著优势,适合机器人导航和AR应用开发。文章还提供了实用的避坑指南和进阶技巧,帮助开发者高效完成迁移。
大红球预警版-精选+自定义板块监控
这是一款简单易用的股票大单资金监控插件,兼容通达信软件,可嵌入分时图或定制版面。它以红绿圆球直观显示主力买卖情况(红球为买,绿球为卖),支持300万以上大单语音播报。插件提供实时资金流向分析、多股同时监控、自定义预警条件等功能,无需L2账号。用户可自由切换图形/列表模式,监控特定板块,并配合幻影软件实现自动交易。虽然上涨股通常红球占优,但需结合其他指标综合判断。该插件完全免费,包含详细视频教程,适合新手使用。
YOLO11实战 第010期-基于yolo11的农业杂草作物目标检测实战文档(详细教程)
通过这条曲线,用户可以评估模型的检测能力,分析模型在不同阈值下对真实目标的检测是否全面。通过这条曲线,可以评估模型在目标检测任务中的整体性能,并找到合适的置信度阈值,以在精确率和召回率之间做出最佳平衡。PR 曲线越接近右上角,模型性能越好,曲线下方的面积越大,说明模型在不同置信度下的。),它展示了不同置信度下的召回率。条曲线都显示了随着召回率的增加,精确度略有下降的趋势,但整体上精确度保持在很高的水平。通过这条曲线,可以选择合适的置信度阈值,以优化模型的检测结果,平衡精确率和召回率。反映了分类器的准确性。
十五天学会Autodesk Inventor,看完这一系列就够了(七),工程图纸
不管哪种绘图软件,二维或三维绘图,最终均需要转换成工程图纸,才能交给现场人员进行制作,这是任一产品图都要经历的过程。那本章开始,我们一起看一下Inventor是如何实现工程图纸?
CMake入门教程【基础篇】CMake+Visual Studio2022构建C++项目
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基于 YOLOv26 的车辆违规停车检测系统:实时监控
本文提出了一种基于YOLOv26的车辆违规停车实时检测系统。系统采用多模块架构,包括视频预处理、YOLOv26目标检测、DeepSORT目标跟踪、停车区域定义、行为分析和违规判定等功能模块。关键技术包括使用YOLOv26s模型进行车辆检测,结合DeepSORT算法实现车辆跟踪,支持多种停车区域定义方式(多边形、矩形、限时区域等)。系统通过边缘计算平台部署,实现了对道路边、禁止停车区等场景的实时监控,能够准确识别长时间停车、禁止区域停车等违规行为,并触发告警机制。实验结果表明,该系统在车辆检测准确率和违规判定
锂电池SOC估计 | 基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池SOC估计(附matlab完整代码)
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VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
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lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
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