寻路基本工具类定义 Path.h

本文介绍了一个路径类(Path)的设计与实现细节,该类使用std::list存储一系列PointI对象来表示路径。Path类提供了构造函数、拷贝构造函数及成员函数如push_back和push_front等,用于添加路径点并获取路径的相关属性。

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 1 #ifndef __PATH__H
 2 #define __PATH__H
 3 
 4 #include <list>
 5 #include "Point.h"
 6 
 7 class Path
 8 {
 9 public:
10     typedef std::list<PointI> PathList;
11     typedef PathList::const_iterator Iterator;
12 public:
13     Path():m_find(false),m_step(0),m_dis(0.0f){}
14     Path(bool find, float dis):m_find(find),m_step(0),m_dis(dis){}
15     explicit Path(const Path &path)
16     {
17         m_find = path.m_find;
18         m_step = path.m_step;
19         m_dis = path.m_dis;
20         Iterator iter;
21         for(iter = path.m_path.begin(); iter != path.m_path.end(); ++iter)
22         {
23             m_path.push_back(*iter);
24         }
25     }
26     inline void push_back(PointI point){m_path.push_back(point);m_step += 1;}
27     inline void push_front(PointI point){m_path.push_front(point);m_step += 1;}
28     inline void setDis(float dis){m_dis = dis;}
29 
30     inline bool getFind()const{return m_find;}
31     inline int getStep()const{return m_step;}
32     inline float getDis()const{return m_dis;}
33     inline Iterator begin(){return m_path.begin();}
34     inline Iterator end(){return m_path.end();}
35 public:
36     bool    m_find;
37     int        m_step;
38     float   m_dis;
39 private:
40     PathList m_path;
41 };
42 
43 #endif

 

转载于:https://www.cnblogs.com/liusijian/p/3438538.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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