开端——第一篇csdn


一、自我介绍

大家好,我是来自山西的一名学生,现在正在兰州就读,第一次写博客,好紧张(doge)。

二、编程目标

啊~近期就先学会C吧,然后克服一下不敢看其他人代码的恐惧,然后远期的话尽可能的吸收知识吧,比如数据库,linux等等吧。

三、怎么学习编程

当然用手学(额bushi)。多思考,做到逐行阅读代码,然后多看书吧(以前一直都没怎么看书,感觉错过了一个亿)

四、每周为此花费的时间

一周的话,尽可能保证1+1吧(1csdn+1gitee)

五、最想进入的一家IT公司

现在暂无,等有资本再说吧


总结

迷茫的你,迷茫的我,就从这一篇开始一个新起点吧!

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。
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