bash shell 123

本文详细介绍了Shell脚本编程的基础知识,包括条件判断、变量定义、数学运算、调试方法等,并深入探讨了高级调试技巧,如使用bashdb进行详细调试,帮助开发者高效解决问题。

1. if [  xxxxx ]     //注意xxxx表达式的前后 空格

    then             // then 不能遗漏

       xxxx

    else 

      xxxx

    fi 


2. 定义个变量 和引用变量

 varname = varvalue

echo ${varname} 或者 echo $varname


3. 数学运算

int = 1

((int = $int +1 ))

或者

((int ++))


4. 调试脚本,

>sh -n test.sh // 看看有没有语法错误,不去执行shell

>sh -x test.sh // 在执行脚本中的每条命令前,打印出该命令

 >> 也可以在脚本中用set -x 打开 和 set +x 关闭


> trap 'command' DEBUG or ERR or EXIT


>终极调试办法,用bashdb, http://bashdb.sourceforge.net/



5. 特殊变量

$LINENO // 行号

$FUNCNAME // 函数数组,$FUNCNAME[0] 表示当前的函数,$FUNCNAME[1], 表示调用$FUNCNAME[0]的函数

$PS4  // -x 执行中输出的 主提示符,默认值是 "+"

$$ 脚本当前进程ID

$? 上一个命令/函数执行的返回值

$# 输入变量个数

$* 和 $@  输入的变量,或者需要加" " 使用

$! 后台运行的最后的一个进程的进程ID


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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