自动驾驶运动规划-Reeds Shepp曲线 相比于Dubins Car只允许车辆向前运动,Reeds Shepp Car既允许车辆向前运动,也允许车辆向后运动. Reeds Shepp Car运动规划 1.车辆模型 车辆运动模型仍然采用Simple Car Model,但增加对车辆运动方向的描述,运动方程如下: 其中,,.当时,表示车辆向前运动:时,表示车辆向后运动. 2.Reeds-Shepp Car J Reeds和L Shepp证明Reeds Shepp Car从起点到终点的最短路径一定

转载:https://www.cnblogs.com/huyanan/articles/6243694.html 什么是Reeds-Shepp曲线?       想象你下班开车回家,到了小区后想把车停到你个人的停车位里面.作为一个喜欢追求挑战的老司机,你想找一条最短的路径把车停进去.那么这样的路径是什么呢?答案就是Reeds-Shepp曲线.Reeds-Shepp曲线由Reeds和Shepp二人在1990年的文章<Optimal paths for a car that goes both fo

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 在前几篇关于Math.NET的博客中(见上面链接),主要是介绍了Math.NET中主要的数值功能,并进行了简单的矩阵向量计算例子,接着使用Math.NET的矩阵等对象,对3种常用的矩阵数据交换格式的读写.一方面可以了解Math.NET的使用,另一方面以后也可以直接读取和保存数据为这两种格式,给大家的

在关键帧动画的制作过程中,动画师在k物体运动的过程中,一般要确定2个参数: 1)运动轨迹(表示物体运动的路径): 2)速度曲线(表示物体随时间的速度变化). 对于运动轨迹通常选用一定的样条曲线,通过动画师给出关键点位置,通过曲线插值产生,如之前介绍的一种Cardinal样条曲线.速度曲线就是速度根据时间变化的曲线,速度曲线在一段时间上的积分累加就是运动过的路程(不是位移).对于简单的运动类型如匀速直线运动(速度曲线是一个常数),匀加速直线运动(速度曲线是一条加速度为斜率的直线方程)都可以直接获得

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro

在线最优化求解(Online Optimization)之一:预备篇 动机与目的 在实际工作中,无论是工程师.项目经理.产品同学都会经常讨论一类话题:“从线上对比的效果来看,某某特征或因素对xx产品的最终效果有很大的影响”.这类话题本质上说的是通过已有的数据反映出某些特定的因素对结果有很强的正(或负)相关性.而如何定量计算这种相关性?如何得到一套模型参数能够使得效果达到最优?这就是最优化计算要做的事情. 举一类典型点的例子:在推荐和广告计算中,我们经常会需要对某些值进行预测,例如在一条推荐或广告

在线最优化求解(Online Optimization)之二:截断梯度法(TG) 在预备篇中我们做了一些热身,并且介绍了L1正则化在Online模式下也不能产生较好的稀疏性,而稀疏性对于高维特征向量以及大数据集又特别的重要.因此,从现在开始,我们沿着提升模型稀疏性的主线进行算法介绍. 为了得到稀疏的特征权重 ,最简单粗暴的方式就是设定一个阈值,当的某维度上系数小于这个阈值时将其设置为称作简单截断).这种方法实现起来很简单,也容易理解.但实际中(尤其在OGD里面)的某个系数比较小可能是因为该维度训

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基

文源:技术邻 问题描述:求解一段通有正弦交流电的直导线在某一稳态磁场中的受力情况,并简单验证仿真结果. 模型介绍: 如上几何模型中10mm边长立方体代表永磁体,材料属性为材料库中的NdFe35,修改磁化方向为X方向,其他属性不变,如下图所示.其中黄色圆柱体代表铜导线,红色框线代表求解区域(真空).导线端面与求解域重合,电流不会泄漏以便顺利计算. Maxwell求解树如下: Solution type: Transient瞬态求解器 Boundaries:未指定,系统选取默认求解边界. Excit

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

1.ROC曲线简介 在评价分类模型时,会用到ROC(receiver operating characteristic)曲线.ROC曲线可用来评价二元分类器( binary classifier)的优劣,如下图: 假设我们的样本分为正(positive).负(negative)两类, x轴false positive rate(FPR)表示:将负样本错误预测为正样本的比例.计算公式:负样本预测为正样本的数量 除以 负样本的总数. y轴true positive rate(TPR)表示:预测正确的

目录 目录 前言 (一)对matplotlib画布的封装: (二)思路分析: 1.需求说明: 2.框架的设置: 3.文件说明: (三)各文件的源代码 1.main.py 2.widget.py 3.figure.py 4.plot.py (四)文件结构 (五)项目下载: 目录 前言 前一章节,我们解读了tkinter内嵌Matplotlib的教程,了解其内嵌的原理,就是在tkinter创建matplotlib的画布控件,再利用其返回的画布对象进行绘图,其他附加功能,使用tkinter控件实现.

VS2015编写的MFC上位机,波特率可调,可动态显示曲线,可显示三维 2016年01月14日 11:40:28 博博有个大大大的Dream 阅读数:9375   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/50516228 近期做一个项目正好涉及MFC编写串口上位机,主要用于动态显示曲线和陀螺仪三维信息,想做飞思卡尔或者四旋翼的小伙伴可以借鉴一下,首先贴个结果图: 下面来简单讲解一下这

1. “二分法解方程” 在二分法中,从区间[a,b]开始,用函数值f(a)与f(b)拥有相反的符号.如果f在这个区间连续,则f的图像至少在x=a,x=b之间穿越x轴一次,因此方程f(x)=0在[a,b]之间至少有一个解,通过逐步对[a,b]区间进行二分处理,选取在那一部分改变了符号,逐步缩小方程解的更小区域. /************************************************************************/ /*二分法 解方程 */ /*****

一.问题的描述 从最一般的定义上说,一个求最小值的问题就是一个优化问题(也叫寻优问题,更文绉绉的叫法是规划——Programming),它同样由两部分组成,目标函数和约束条件,可以用下面的式子表示: (式1) 约束条件用函数c来表示,就是constrain的意思啦.你可以看出一共有p+q个约束条件,其中p个是不等式约束,q个等式约束. 关于这个式子可以这样来理解:式中的x是自变量,但不限定它的维数必须为1(视乎你解决的问题空间维数,对我们的文本分类来说,那可是成千上万啊).要求f(x)在哪一点上

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法. 其主要特点是直接对结构对象进

一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于

Matlab中提供了很多求解非线性方程(y=f(x))的函数,刚開始使用,真的很困惑.全部.这里依据matlab的help文档对这些函数做一些小小的总结 fsolve函数 用来求解非线性方程组:F(x)=0:当中,x是一个向量或者矩阵,F(x)的返回值是一个vector.以下是详细用法(以x0为初始点.利用优化算法寻找函数fun(x)与y=0的交点,即fun(x) = 0的根): 局限性:仅仅能求解距离给定初始值近期的那个根 一个方程的情况 fun=x2+x+1 在新的m文件里,书写该fun的计

用CSS画小猪佩奇,你就是下一个社会人!   欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:江志耿 | 腾讯TEG网络工程师 我是佩奇,哼,这是我的弟弟乔治,呱呱,这是我的妈妈,嚯,这是我的爸爸,嚯~ 背景 小猪佩奇已经火了好一阵了,其实一开始我是不屑的.纵观小朋友的历届动画,无论喜洋洋.熊出没还是小兔兵兵.小熊维尼,火过一阵便迅速陨落,回想起来也没多少沉淀的东西.所以一开始让我看小猪佩奇的时候我是拒绝的,因为你不能让我看,我就马上去看,第一我要试一下.深入了解之后发现,卧槽

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/47707679 1.样条曲线简介 样条曲线(Spline)本质是分段多项式实函数,在实数范围内有:S:[a,b]→R,在区间[a,b]上包含k个子区间[ti−1,ti],且有: a=t0<t1<⋯<tk−1<tk=b(1) 对应每一段区间i的存在多项式: Pi:[ti−1,ti]→R,且满足于: S(t)=P1(t) , t