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「NOI2016」网格 题解
「NOI2016」网格 题解 前言 感谢 zqm 学长提供调代码服务! 本文中,所有没有特殊说明的连通都是指四连通,相邻都是指上下左右相邻。 题目大意 有一个 $ n \times m $ 的网格,上面有 $ c $ 个障碍物,求至少还需要多少个障碍物才能使空地不连通。 输入 第一行有一个整数 $ T $,表示数据组数激光雷达的障碍物检测
激光雷达感知 自动驾驶中采用激光雷达做感知可以分为两个层次,低层次感知也叫作障碍物检测,只需要探测到前方有障碍物即可;高层次感知可以看做目标识别,需要对障碍物信息进一步分类。 障碍物检测是指从点云数据中提取出潜在的障碍物体,得到它们的方位、尺寸、形状、朝向等信息,一般通过B机器人-运动能力
运动能力 地盘: 语音控制:向往朝前、后、左、右,运动速度、旋转角度、头部底部配合运动 手动app控制:实时 肩部:左右旋转 身体:升降 头部:上下俯仰 速度:0.2-0.8m/s、默认0.4 测试点: 执行、停止、遇到障碍物、距离太短、操作过快、速度快慢提示 停止:自动停止、命令停止、遇到障碍物停1.距离地图和路径居中
为了使得路径规划的结果居中,需要使用距离地图,下边总结几种方法。 1.jps3d中的距离地图 https://github.com/KumarRobotics/jps3d 具体算法没有研究,耗时太长了。基于搜索的方法倒是可以借鉴,通过在A*搜索中,g值添加距离障碍物的权重,可以达到路线原理或者贴近障碍物的效果。 2.Fies63. 不同路径 II
63. 不同路径 II 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish”)。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径? 网格中的障碍物Cinemachine Collider
https://blog.csdn.net/wangjiangrong/article/details/108999736 Cinemachine Collider是Cinemachine虚拟相机的扩展。它对虚拟相机的最终位置进行后期处理,以试图保持虚拟相机的LookAt目标的视线。它通过远离阻挡视线的游戏对象来实现这一点。 添加了Cinemachine Collider后,Virtu运动规划之OMPL-I
1.Walk To算法 直接朝着目标走,直到到达目标点为止。 很多 RPG 游戏就采用了这种简单的算法 最优性,但不完备 2.Bug算法 Bug算法就是为了应对一些简单的障碍物而提出的,其说明如下: 沿着起始点与终点的连线M运动; 遇到障碍物,则绕着障碍物顺(或逆)时针运动,直到回到连线M。 3. 蚁群算法【数据结构与算法】之深入解析“不同路径II”的求解思路与算法示例
一、题目要求 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” ),机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish”)。现在考虑网格中有障碍物,那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?网格中的障碍物和空CCF202104-4 校门外的树
试题编号: 202104-4 试题名称: 校门外的树 时间限制: 1.0s 内存限制: 512.0MB 问题描述: X 校最近打算美化一下校园环境。前段时间因为修地铁,X 校大门外种的行道树全部都被移走了。现在 X 校打算重新再种一些树,为校园增添一抹绿意。 X 校大门外的道路是东西走向的,我们可以将其看成【路径规划】基于matalb穷举法机器人栅格地图避障路径规划【含Matlab源码 1675期】
一、栅格地图简介 1 栅格法应用背景 路径规划时首先要获取环境信息, 建立环境地图, 合理的环境表示有利于建立规划方法和选择合适的搜索算法,最终实现较少的时间开销而规划出较为满意的路径。一般使用栅格法在静态环境下建立环境地图。 2 栅格法实质 将AGV的工作环境进行单元分Chrome恐龙小游戏“开挂“跑分
一、进入游戏 ① 常规网址 直接在浏览器输入网址:chrome://dino ② 断网下进入 该游戏是在断网的情况下出现的,可以将网线先断开或者先禁用以太网,只要断网就可以。然后打开chmore浏览器随便打开一个页面。 二、修改游戏 1.查看页面的《天天酷跑》是不是真的不火了?Python发布“酷跑+”计划。
导语 “ 急速奔跑——享受生活中的美好时光!” ——顾木子吖 重磅消息!木木子今天又要给大家介绍一款新游戏啦! 期待不期待呀~来我们先来看看是什么游戏让大家这么沸腾~ 《天天酷跑》这款游戏有好无人机选型
https://m.youuav.com/news/detail/202001/38945.html (1)Skydio 2障碍物检测技术 对于障碍物检测,Skydio 2利用来自六个x 200度彩色摄像机的45百万像素的视觉感测。Skydio 2的视觉覆盖范围重叠,并且可以超高分辨率和极高清晰度看到各个方向的所有内容。 为了理解所有视觉数据并【毕业设计】【单片机俱乐部】基于单片机的老年跟车的设计【实物设计】
资料下载网址:www.mcuclub.cn 项目编号:mcuclub-105 设计简介: 1、通过红外对射管检测当前老年车的速度; 2、通过蜂鸣器与LED灯进行声光报警; 3、通过TTS进行语音播报; 4、通过超声波测距测量老年车前障碍物的距离,若距离高于设定最小阈值,绿灯亮; 5、若距离在设定上下限阈值之间,黄灯架空输电线路障碍物巡检的无人机低空摄影测量方法研究
摘要:超高压输电网络中的电力线没有绝缘层,以空气作为绝缘体,为了保证输电线路的安全运行,需要确保电力线周边一定范围为纯净空间,不能存在导电物体。输电电网投入运行后,电力线通道内的植被会自然生长,当植被与电力线之间的距离小于安全阈值时,可能会引起放电,危及电网的安全运行CSP第22次 202104-4 校门外的树 C语言答案
CSP第22次 202104-4 校门外的树 C语言60分答案 先讲一下思路: 数组 arr[i] 记录每个障碍物的位置,arr[1] 即第一个障碍物的位置 数组 dp[i][j] 记录第 i 个障碍物到第 j 个障碍物的方案数(内部不组合!!!) 数组 count[i] 记录前 i 个障碍物总的方案数 那么count[i]可以这么求 counRe: 问题比方法更重要(HeK 20211009)
原文: https://blog.csdn.net/minfanphd/article/details/120666884 定义清楚问题 输入、输出、优化目标、约束条件 输入:1) 二维平面地图,地图的大小是已知的吗?2) 障碍是已知的吗(有可能走到面前才知道,并没有上帝视角)?3) 地图上的区域有差异吗(距离与路程是否一定成正比,如果有沼【路径规划】基于matlab RRT算法机器人最短路径规划【含Matlab源码 1391期】
一、RRT算法简介 1 RRT定义 RRT(Rapidly-Exploring Random Tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,常用于移动机器人路径规划,适合解决高维空间和复杂约束下的路径规划问题。基本思想是以产生随机点的方式通过一个步长向目标点搜索前进,有效躲避障碍物,避免路径陷入局部极小值,收敛机器人建图算法1、基础的地图结构和建图类型
机器人建图算法1、基础的地图结构和建图类型 前言2D地图拓扑地图Graph栅格地图Grids多边形地图导航网格图 3D地图3D栅格地图八叉树地图Octomap点云地图体素地图(体素哈希)TSDF地图,ESDF地图 后记 前言 路径规划先得有地图,因此建图是必不可少的。 常用的地图有2D和3D地图,2D地【路径规划】基于灰狼算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码
1 模型简介 1.1 灰狼算法介绍 1.2 栅格地图介绍 栅格地图有两种表示方法,直角坐标系法和序号法,序号法比直角坐标法节省内存 室内环境栅格法建模步骤 1.栅格粒大小的选取 栅格的大小是个关键因素,栅格选的小,环境分辨率较大,环境信息存储量大,决策速度慢。 栅格选的大,环境分实验室扫描地图
纯黑色代表障碍物,纯黑色包围的墨绿色代表未探索区域,纯黑色周围的灰色是在障碍物上进行膨胀的区域,颜色越深代表越危险 #######################3Leetcode - 63. 不同路径 II
一个机器人位于一个m x n网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径? 网格中的障碍物和空位置分别用1和0算法系列——动态规划2
62. 不同路径 class Solution { public: /* dp的二维问题,由题可知当前位置只能来自于上或左 dp[i][j]:从(0,0)到达i行j列的位置有多少种不同的路径 dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]; */ int uniquePaths(int m, int n) {CCF 202104-4 校门外的树 Python
202104-4 校门外的树 题目链接题型分析代码但运行超时,只能拿到60分,欢迎各位提问和改进! 题目链接 http://118.190.20.162/view.page?gpid=T125 题型分析 典型的DP问题 递推公式: f[i] = f[i] + f[j] *calc(i,j) 含义: aj - ai 表示到i为止的最后一个区间,其长度为d,该区间可874. 模拟行走机器人
这个题给我的感觉就是,以目标为导向,可能一个做法有很多实现方式。但是你可以做到以目标为导向。越复杂的逻辑判断,不如一步步的计算,落实到一步步,把逻辑计算简单化,这是符合循环的思想。就是在想做这步的时候,你可以有几种方法。 机器人在一个无限大小的 XY 网格平面上行走,从点 (0, 0)