暑期集训第一天

(虽然不是第一天了,但强迫症还是想有始有终)

   暑期集训第一天,怎么说,来集训想得到新知识是一个目的,另一个目的就是摆脱家里的唠叨,成天闲在家里父母总会唠叨个不停,所以我也就抱着试一试的心态去选拔了,当然很荣幸通过了,当然其实对大多数人来说选拔还是很简单的,所以就这样,19号提前一天到校了,20号基本无聊了一天,当然热是必须的,和家里差不多热,反正热的要死,自己都不敢相信我会做出那种事情,好了,废话就不多说了,21号第一天开始,不知道能早去的我只找到一个比较差的位置,勉强能听到老师讲课,印象最深的还是王老师那段‘劝退’演讲,开始的热情瞬间少了一半,当然,谁都不知道结果是啥,所以我也并没有气馁,第一天也确实努力的写题敲代码,总之算是小有收获吧,理解了素数筛选法的用法,但快速幂却是一直懵逼,虽然知道模板,但具体怎么用还是一脸茫然,万事开头难,慢慢消化总会有好的结果的。

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。
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