切耳法(earcut)js文件下载

PIPI_333 2021-01-26 03:45:33
切耳法:将平面切分为三角面
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码(分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响)内容概要:本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法,并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成,重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响,包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律,从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性,帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群:具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化;②分析车速与路面摩擦系数对换道性能(如时间、距离、横向加速度)的影响;③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数(如车速、附着系数),观察仿真结果变化,深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限,同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。

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