35、规则三角网格上的汇聚广播调度问题解析

规则三角网格上的汇聚广播调度问题解析

在传感器网络中,规则网格覆盖是常见的部署方式,特别是三角网格。本文聚焦于规则三角网格上的汇聚广播调度问题(CSP),旨在找到一种冲突-free且长度最短的调度方案。

1. CSP问题的定义

通信图中,顶点代表传感器,若两顶点间能双向传输数据,则用边连接。我们选定基站(BS),需将图中所有顶点的数据传输至该基站。同时,需满足以下条件:
- 时间是离散的,一个数据包在一个时间槽内可通过一条边。
- 传感器不能同时接收和发送数据,也不能接收或发送多个数据包,否则会产生第一种类型的冲突。
- 每个传感器在聚合会话中仅发送一次数据包(除了始终只能接收消息的接收器),即传感器发送消息后,不能再作为任何传输的目的地。
- 除非存在与无线电波干扰相关的第二种类型的冲突,否则顶点子集可以同时传输。

满足这些属性的调度称为可行调度,CSP问题要求找到长度最短的可行调度。一般情况下,CSP问题是NP难的,但在某些特殊情况下,问题可以多项式求解,例如通信图为方形单位网格且传输距离为1或2时。本文关注通信图为规则三角网格的情况。

2. 完整三角网格

考虑一个网格图,除顶点(0, 0)为基站外,每个节点(x, y)(x = 0, 1, …, n;y = 0, 1, …, m)都是传感器。不同节点(xi, yi)和(xj, yj),若满足特定条件,则通过边(i, j)连接,该网格包含所有坐标为(x, y)的顶点,因此称为完整网格。每个顶点的传输距离为1,即每个顶点只能听到相邻顶点的信息。每个传感器需将收集的数据发送到位于原点的基站,数据包先传输到父节点进行数据聚合,然后再发送一个数据包。最

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
<think>由于迷宫地图是不规则图案(非网格),我们需要采用不同的寻路策略。这里我们使用**导航网格(NavMesh)**配合**A*算法**实现。以下是步骤: 1. **构建导航网格**:将不规则地图分割成多个凸多边形(通常是三角形)。 2. **在导航网格上实现A*算法**:节点变为多边形,边变为相邻多边形的连接。 ### 解决方案:使用导航网格(NavMesh)和A*算法 以下是基于Cocos Creator 3.8.5的TypeScript实现。我们将使用第三方库`poly-decomp`(用于多边形分解)和`navmesh`(用于寻路)。但由于Cocos Creator环境限制,我们也可以自己实现简化版本。 #### 1. 安装依赖 在项目目录下安装: ```bash npm install poly-decomp navmesh-ts ``` #### 2. 导航网格生成与寻路代码 ```typescript import { Vec3, Vec2 } from 'cc'; import { decomp } from 'poly-decomp'; import { NavMesh, Vector3 } from 'navmesh-ts'; export class IrregularMapPathfinder { private navMesh: NavMesh | null = null; // 初始化导航网格(传入不规则多边形的顶点数组) initNavMesh(obstaclePolygons: Vec2[][]) { // 将障碍物多边形转换为顺时针(或逆时针)顺序,并确保是凸多边形 // 注意:地图的边界多边形(可通行区域)和障碍物多边形(不可通行区域) // 这里我们假设整个地图是一个大的凸多边形,障碍物是里面的凹多边形(需要分解为凸多边形) const navMeshPolygons: Vector3[][] = []; // 处理障碍物:分解为凸多边形 for (const poly of obstaclePolygons) { // 将Vec2数组转换为{ x, y }数组 const points = poly.map(p => ({ x: p.x, y: p.y })); // 使用poly-decomp分解凹多边形为凸多边形(三角形) const decomposed: { x: number, y: number }[][] = decomp([points]); if (decomposed) { // 将分解后的凸多边形转换为Vector3数组 for (const convexPoly of decomposed) { const polyVecs = convexPoly.map(p => new Vector3(p.x, 0, p.y)); // 注意:navmesh-ts默认y为高度,这里我们使用2D平面,y设为0 navMeshPolygons.push(polyVecs); } } } // 创建导航网格实例 this.navMesh = new NavMesh({ polygons: navMeshPolygons }); } // 寻路(起点和终点是世界坐标) findPath(start: Vec3, end: Vec3): Vec3[] | null { if (!this.navMesh) return null; // 将Vec3转换为Vector3(注意坐标系转换,如果使用2D平面,y对应z) const startPoint = new Vector3(start.x, 0, start.z); const endPoint = new Vector3(end.x, 0, end.z); // 寻找路径 const path = this.navMesh.findPath(startPoint, endPoint); if (path && path.length > 0) { // 转换为cocos的Vec3数组 return path.map(p => new Vec3(p.x, start.y, p.z)); // 保持原始高度 } return null; } } ``` #### 3. 在Cocos组件中使用 ```typescript import { _decorator, Component, Vec3 } from 'cc'; import { IrregularMapPathfinder } from './IrregularMapPathfinder'; const { ccclass, property } = _decorator; @ccclass("GameController") export class GameController extends Component { private pathfinder: IrregularMapPathfinder = new IrregularMapPathfinder(); start() { // 示例:定义地图边界和障碍物 // 注意:这里障碍物多边形顶点顺序(顺时针或逆时针)要一致 const obstacles: Vec2[][] = [ // 障碍物1(凹多边形,会被分解) [new Vec2(0,0), new Vec2(3,0), new Vec2(3,2), new Vec2(2,2), new Vec2(2,1), new Vec2(0,1)], // 障碍物2 [new Vec2(5,5), new Vec2(6,5), new Vec2(6,6), new Vec2(5,6)] ]; // 初始化导航网格 this.pathfinder.initNavMesh(obstacles); // 测试寻路 const startPos = new Vec3(1, 0, 1); // 注意:这里z对应2D的y const endPos = new Vec3(4, 0, 4); const path = this.pathfinder.findPath(startPos, endPos); if (path) { console.log("Found path:", path); // 可视化路径或让角色移动 } else { console.warn("Path not found!"); } } } ``` ### 代码解释 1. **导航网格生成**: - 使用`poly-decomp`库将凹多边形分解为多个凸多边形(三角形)。 - 将这些凸多边形作为导航网格的面。 2. **寻路过程**: - 在导航网格上执行A*算法,节点是凸多边形(面),边是相邻面的公共边。 - `navmesh-ts`库内部实现了在凸多边形之间的寻路。 3. **坐标系转换**: - Cocos Creator使用左手坐标系,而`navmesh-ts`默认也是3D坐标系(x, y, z)。我们将2D的y映射到3D的z轴,高度(y)设为0。 ### 注意事项 - **多边形顶点顺序**:必须保持一致(全部顺时针或逆时针)。 - **性能优化**:对于静态地图,导航网格只需生成一次;动态障碍物需要重新生成受影响区域。 - **精确性**:导航网格的精度取决于多边形的划分粒度。 ### §§相关问题§§: 1. 如何处理动态变化的障碍物(如可移动的门)? 2. 导航网格在多边形数量很大的情况下如何优化性能? 3. 如何将生成的路径平滑处理(避免拐角生硬)? 4. 导航网格算法与传统的网格A*算法相比有什么优缺点? </think>### 在 Cocos Creator 3.8.5 中实现不规则迷宫地图的最短路径(导航网格法) 对于不规则形状的迷宫地图,我们需要使用**导航网格(NavMesh)**技术。以下是完整的解决方案: ```typescript import { _decorator, Component, Vec3, Vec2, geometry, Intersection, PhysicsSystem, Node } from 'cc'; const { ccclass, property } = _decorator; // 导航网格节点 class NavNode { position: Vec3; neighbors: NavNode[] = []; parent: NavNode | null = null; gCost: number = 0; // 起点到当前节点的实际代价 hCost: number = 0; // 当前节点到终点的预估代价 constructor(position: Vec3) { this.position = position.clone(); } get fCost(): number { return this.gCost + this.hCost; } } @ccclass("NavMeshPathfinder") export class NavMeshPathfinder extends Component { // 导航网格节点集合 private navNodes: NavNode[] = []; // 地图障碍物层级 private static OBSTACLE_LAYER = 1 << 0; /** * 初始化导航网格 * @param navPoints 地图上的关键导航点(在编辑器手动放置) */ initNavMesh(navPoints: Node[]) { this.navNodes = navPoints.map(point => new NavNode(point.position)); this.connectNodes(); } // 连接可达节点 private connectNodes() { // 最大连接距离 const maxDistance = 5.0; for (let i = ɵ0; i < this.navNodes.length; i++) { for (let j = i + 1; j < this.navNodes.length; j++) { const nodeA = this.navNodes[i]; const nodeB = this.navNodes[j]; // 检查距离和视线 if (Vec3.distance(nodeA.position, nodeB.position) <= maxDistance && this.isLineOfSightClear(nodeA.position, nodeB.position)) { nodeA.neighbors.push(nodeB); nodeB.neighbors.push(nodeA); } } } } // 检查两点间是否有无障碍物 private isLineOfSightClear(start: Vec3, end: Vec3): boolean { // 创建射线检测 const ray = new geometry.Ray(); Vec3.subtract(ray.d, end, start).normalize(); Vec3.copy(ray.o, start); // 射线长度 const distance = Vec3.distance(start, end); // 射线检测选项 const mask = NavMeshPathfinder.OBSTACLE_LAYER; const maxDistance = distance; const queryTrigger = true; // 执行物理检测 if (PhysicsSystem.instance.raycast(ray, mask, maxDistance, queryTrigger)) { const result = PhysicsSystem.instance.raycastResults[0]; return false; // 有障碍物 } return true; // 视线畅通 } /** * 查找路径(A*算法在导航网格上) * @param startWorld 起点世界坐标 * @param endWorld 终点世界坐标 * @returns 路径点数组(世界坐标) */ findPath(startWorld: Vec3, endWorld: Vec3): Vec3[] { // 寻找最近的导航节点 const startNode = this.findClosestNode(startWorld); const endNode = this.findClosestNode(endWorld); if (!startNode || !endNode) return []; // A*算法实现 const openSet: NavNode[] = [startNode]; const closedSet: NavNode[] = []; while (openSet.length > 0) { // 找到FCost最小的节点 let currentNode = openSet[0]; let minIndex = 0; for (let i = 1; i < openSet.length; i++) { if (openSet[i].fCost < currentNode.fCost || (openSet[i].fCost === currentNode.fCost && openSet[i].hCost < currentNode.hCost)) { currentNode = openSet[i]; minIndex = i; } } // 从开放集合中移除 openSet.splice(minIndex, 1); closedSet.push(currentNode); // 到达终点 if (currentNode === endNode) { return this.retracePath(startNode, endNode); } // 检查邻居 for (const neighbor of currentNode.neighbors) { if (closedSet.includes(neighbor)) continue; const newCostToNeighbor = currentNode.gCost + Vec3.distance(currentNode.position, neighbor.position); if (newCostToNeighbor < neighbor.gCost || !openSet.includes(neighbor)) { neighbor.gCost = newCostToNeighbor; neighbor.hCost = Vec3.distance(neighbor.position, endNode.position); neighbor.parent = currentNode; if (!openSet.includes(neighbor)) { openSet.push(neighbor); } } } } return []; // 未找到路径 } // 查找最近的导航节点 private findClosestNode(position: Vec3): NavNode | null { let closestNode: NavNode | null = null; let minDistance = Number.MAX_VALUE; for (const node of this.navNodes) { const dist = Vec3.distance(position, node.position); if (dist < minDistance && this.isLineOfSightClear(position, node.position)) { minDistance = dist; closestNode = node; } } return closestNode; } // 回溯路径 private retracePath(startNode: NavNode, endNode: NavNode): Vec3[] { const path: Vec3[] = []; let currentNode: NavNode | null = endNode; while (currentNode !== null && currentNode !== startNode) { path.push(currentNode.position); currentNode = currentNode.parent; } path.reverse(); return path; } } // ===== 在游戏中的使用示例 ===== @ccclass("GameController") export class GameController extends Component { @property({ type: [Node] }) navPoints: Node[] = []; // 在编辑器中放置的导航点 private pathfinder: NavMeshPathfinder | null = null; start() { // 初始化寻路系统 this.pathfinder = this.getComponent(NavMeshPathfinder)!; this.pathfinder.initNavMesh(this.navPoints); // 测试寻路 const startPos = new Vec3(0, 0, 0); const endPos = new Vec3(10, 0, 10); const path = this.pathfinder.findPath(startPos, endPos); if (path.length > 0) { console.log("找到路径:"); path.forEach((point, index) => { console.log(` 点${index + 1}: (${point.x.toFixed(2)}, ${point.y.toFixed(2)}, ${point.z.toFixed(2)})`); }); } else { console.warn("未找到路径!"); } } } ``` ### 实现原理详解 #### 1. 导航网格(NavMesh)原理 对于不规则地图,我们使用**导航点(Nav Points)**构成的网络: - **导航点**:地图上的关键位置点(在编辑器中手动放置) - **节点连接**:自动连接视线可达且距离合适的导航点 - **物理检测**:使用射线检测确保两点间无障碍物 #### 2. 核心算法流程 **A. 初始化阶段**: ```mermaid graph TD A[放置导航点] --> B[自动连接节点] B --> C[检查视线可达性] C --> D[构建导航网络] ``` **B. 寻路阶段**: ```mermaid sequenceDiagram actor 角色 participant 寻路系统 participant 导航网络 角色->>寻路系统: 请求路径(起点,终点) 寻路系统->>导航网络: 查找最近起点节点 寻路系统->>导航网络: 查找最近终点节点 寻路系统->>导航网络: 执行A*算法 导航网络-->>寻路系统: 返回节点路径 寻路系统-->>角色: 返回世界坐标路径 ``` #### 3. 关键组件说明 1. **NavNode 类**: - 存储节点位置和邻居关系 - 实现A*算法所需的代价计算 2. **导航网络构建**: - `initNavMesh()`:根据预设点初始化 - `connectNodes()`:自动连接可达节点 - `isLineOfSightClear()`:使用物理射线检测障碍 3. **A*算法实现**: - 开放集合/关闭集管理 - 代价计算使用实际距离 - 回溯机制构建完整路径 #### 4. 编辑器集成指南 1. **放置导航点**: - 在场景中创建空节点作为导航点 - 放置在走廊转角、房间出入口等关键位置 ```typescript @property({ type: [Node] }) navPoints: Node[] = []; // 拖拽节点到编辑器面板 ``` 2. **障碍物设置**: - 为障碍物添加碰撞体组件 - 设置正确的碰撞层 (`OBSTACLE_LAYER`) 3. **路径可视化**(调试): ```typescript // 在update中绘制路径 update() { if (this.path) { for (let i = 0; i < this.path.length - 1; i++) { debug.drawLine(this.path[i], this.path[i+1], Color.GREEN); } } } ``` ### 性能优化建议 1. **空间分区**:使用四叉树管理导航点 2. **连接限制**:设定最大连接距离(避免全连接) 3. **预烘焙**:静态地图预计算连接关系 4. **分层寻路**:大型地图分区加载 5. **路径平滑**: ```typescript smoothPath(rawPath: Vec3[]): Vec3[] { const smoothed: Vec3[] = [rawPath[0]]; let lastValid = 0; for (let i = 2; i < rawPath.length; i++) { if (!this.isLineOfSightClear(rawPath[lastValid], rawPath[i])) { smoothed.push(rawPath[i-1]); lastValid = i-1; } } smoothed.push(rawPath[rawPath.length-1]); return smoothed; } ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值