PCL cloudviewer重叠显示，无法刷新

点睡 2019-09-09 03:12:05

用着用着，突然不会清空了，所有显示都叠一起了，有谁遇到过吗，帮帮忙，正在做项目中途给我来个这种太让人奔溃了

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赵4老师 2019-09-09

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代码功能归根结底不是别人帮自己看或讲解或注释出来的；而是被自己静下心来花足够长的时间和精力亲自动手单步或设断点或对执行到某步获得的中间结果显示或写到日志文件中一步一步分析出来的。提醒：再牛×的老师也无法代替学生自己领悟和上厕所！单步调试和设断点调试（VS IDE中编译连接通过以后，按F10或F11键单步执行，按Shift+F11退出当前函数；在某行按F9设断点后按F5执行停在该断点处。）是程序员必须掌握的技能之一。

简单说，是 PCL（点云库）提供的“轻量级点云可视化工具”，目的是让你用最少的代码，快速把点云显示出来。优点：用法简单，几行代码就能实现可视化；缺点：不支持多线程（线程不安全），如果需要在多线程程序中用，得用更强大的（后面会提到）。内部其实是用实现的，但它运行在单独的线程中。如果想自定义可视化效果（比如改背景色、加点图形、动态更新文字），不能直接操作，必须用“回调函数”。回调函数就像 “钩子”，会在可视化线程中被自动调用，避免多线程冲突。

misc_fly.pcapng

内容概要：本文研究了计及需求侧响应的日前、日内两阶段鲁棒备用优化方法，旨在应对高比例可再生能源接入背景下电力系统中存在的不确定性问题。通过构建两阶段鲁棒优化模型，将日前调度作为第一阶段决策，日内调整作为第二阶段修正，充分考虑风电、光伏等出力波动以及负荷变化带来的影响。模型引入需求侧响应机制，利用可调节负荷参与系统备用，提升系统的灵活性与鲁棒性。采用列与约束生成（C&CG）算法对两阶段鲁棒优化问题进行求解，并通过Matlab编程实现，结合标准测试系统进行仿真分析，验证了所提方法在降低运行成本、提高可再生能源消纳能力和增强系统可靠性方面的有效性。; 适合人群：具备电力系统优化、运筹学及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的专业技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统调度决策，提升调度方案的鲁棒性；②为需求侧资源参与电力系统备用提供建模与求解工具；③支撑科研教学中关于两阶段鲁棒优化、C&CG算法实现的学习与实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解流程，重点关注不确定性集合的刻画方式、需求侧响应的建模方法以及C&CG算法的迭代逻辑，宜配合相关优化理论资料进行系统学习。

内容概要：本文深入研究了非线性值迭代自适应动态规划（ADP）方法，聚焦于离散时间非线性系统的策略迭代控制算法。通过理论分析与Matlab代码实现相结合的方式，系统阐述了策略迭代算法的核心机制，包括值函数逼近、控制策略优化及收敛性保证等关键环节。文中不仅介绍了算法的数学原理，还展示了其在典型非线性系统中的具体应用与仿真效果，验证了该方法在处理复杂非线性控制问题上的有效性与优越性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化相关领域的工程师。; 使用场景及目标：①研究非线性系统的最优控制策略设计；②掌握自适应动态规划中值迭代与策略迭代的实现方法；③利用Matlab进行算法仿真与性能验证，推动理论成果向工程应用转化。; 阅读建议：建议读者在学习过程中结合Matlab代码实践，深入理解算法每一步的数学含义与编程实现细节，同时可尝试将其应用于其他非线性系统模型，以巩固学习成果并拓展应用视野。

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