1.顺风车源码是行驶行驶什么
2.TEB(Time Elastic Band)局部路径规划算法详解及代码实现
3.功能更新生成源码异步下载,让系统响应速度提升10倍
4.谁有真正的轨迹轨迹(赢在龙头)之动能运行轨迹 源码公式
5.基于B-spline的轨迹优化
6.规划控制之轨迹拼接
顺风车源码是什么
顺风车源码是一套软件开发代码,主要用于搭建和管理顺风车平台。源码源码这套源码包含了平台的行驶行驶核心功能,如用户注册、轨迹轨迹登录、源码源码充值源码怎么用发布行程、行驶行驶查找附近乘客、轨迹轨迹匹配车辆等功能。源码源码它是行驶行驶整个顺风车平台的运行基础,控制着平台各项功能的轨迹轨迹实现和运作。 以下是源码源码关于顺风车源码的详细解释: 一、顺风车源码概述 顺风车源码是行驶行驶一套专为顺风车业务设计的软件系统源代码。它采用各种编程语言编写,轨迹轨迹构建起一个完整的源码源码功能框架,为顺风车的运营提供技术支持。这些源代码包括用户界面、后端逻辑、数据库管理等各个部分,是构成顺风车应用的核心部分。 二、源码的主要功能 1. 用户交互功能:源码支持用户注册、登录、发布行程信息、搜索附近的乘车需求等功能,实现用户与平台之间的顺畅交互。 2. 行程匹配功能:通过智能算法,将车主和乘客进行匹配,确保双方能够找到最合适的出行方案。 3. 安全管理功能:包括驾驶员身份验证、车辆信息审核、行程轨迹跟踪等,青鸟云报修源码保障用户和司机的安全。 4. 数据管理功能:源码包含数据库管理模块,用于存储用户信息、行程数据、支付信息等,确保数据的准确性和安全性。 三、源码的重要性 顺风车源码是整个顺风车平台的基石。它决定了平台的功能、性能以及用户体验。拥有优质的源码,可以确保平台的稳定运行,提高用户满意度,并为企业带来良好的经济效益。此外,源码还便于后期的功能扩展和维护,为平台的长期发展提供有力支持。 总的来说,顺风车源码是一个复杂而精密的系统,包含了搭建和管理顺风车平台所需的各种功能和技术。对于想要开发或运营顺风车平台的企业来说,获取并合理应用这些源码是至关重要的一步。TEB(Time Elastic Band)局部路径规划算法详解及代码实现
提升信心与学习的重要性
在经济低迷时期,个人的信心对于经济的复苏至关重要。通过终身学习,提升个人的眼界与适应能力,是提振信心的有效方式。对于需要优化的全局路径,时间弹性带(TEB)算法能提供局部路径规划的最佳效果。
TEB算法的原理
时间弹性带(TEB)算法是一种局部路径规划方法,旨在优化机器人在全局路径中的溯源码如何破解局部运动轨迹。该算法能够针对多种优化目标,如路径长度、运行时间、与障碍物的距离、中间路径点的通过以及对机器人动力学、运动学和几何约束的符合性。
与模型预测控制(MPC)相比,TEB专注于计算最优轨迹,而MPC则直接求解最优控制量。TEB使用g2o库进行优化求解,而MPC通常使用OSPQ优化器。
深入阅读TEB的相关资料
理解TEB算法及其参数,可以参考以下资源:
- TEB概念理解:leiphone.com
- TEB参数理解:blog.csdn.net/weixin_
- TEB论文翻译:t.csdnimg.cn/FJIww
- TEB算法理解:blog.csdn.net/xiekaikai...、blog.csdn.net/flztiii/a...
TEB源码地址:github.com/rst-tu-dortm...
TEB的源码解读
TEB的源码解读包括以下几个关键步骤:
1. 初始化:配置TEB参数、障碍物、机器人模型和全局路径点。
2. 初始化优化器:构造优化器,包括注册自定义顶点和边、选择求解器和优化器类型。
3. 注册g2o类型:在函数中完成顶点和边的注册。
4. 规划函数:根据起点和终点生成路径,优化路径长度和质量。
5. 优化函数:构建优化图并进行迭代优化。
6. 更新目标函数权重:优化完成后,更新控制指令。
7. 跟踪优化过程:监控优化器属性和迭代过程。
总结TEB的优劣与挑战
在实际应用中,TEB算法的局部轨迹优化能力使其在路径平滑性上优于DWA等算法,但这也意味着更高的计算成本。TEB参数复杂,实际工程应用中需要深入理解每个参数的最准分时指标源码作用。源码阅读与ROS的剥离过程需要投入大量精力,同时也认识到优化器的核心是数学问题,需要更深入的理解。
功能更新生成源码异步下载,让系统响应速度提升倍
通过本次优化更新,系统在生成源码、流程执行轨迹展示、SQL修改提示、系统函数的jar包定义、运维API依赖JAR包的引入、以及定时任务jar包的管理上,采用了异步操作模式,显著提升了系统响应速度与性能。下面详细解读各项功能的优化点和操作流程。1. 生成源码异步下载优化
优化后,生成源码时将采用异步下载策略。操作流程如下:点击项目卡片的“设置按钮”并选择“生成源码”。
在弹出的二次提示框中,选择是否携带JAR包,确认后点击“确定”。
再次点击项目卡片上的“设置按钮”进入“源码记录”。
在源码记录列表中可实时查看生成状态,生成完成后即可下载源码包。
若生成失败,点击操作栏的“详情”按钮查看具体原因。
2. 流程执行轨迹变量展示优化
优化后的流程执行轨迹功能,不仅能显示当前组件信息,还支持查看流程中其他组件的详细信息。系统变量信息被分类为入口参数、局部变量、配置组参数和基础参数,商城源码重要吗便于用户快速了解组件执行结果和变量值。3. 修改SQL使用提示优化
当SQL信息被接口引用时,修改SQL后系统将弹出提示,要求在接口中重新选择该SQL信息后才能生效。删除SQL时,系统会提示已引用的接口,需先去除引用后才能执行删除操作。4. 系统函数jar包定义为扩展jar包优化
系统将一些常用函数定义为扩展jar包,仅在需要时自动加载,减少执行引擎包体积,提升性能。以“SysFun_Feidai_BaseUtilsBaseUtils”为例,进行加载与使用。5. 运维API依赖JAR包引入优化
监控检测扩展jar包在本地客户端和执行引擎中使用时,需下载并安装后才能进行指标监控。操作包括下载、解压、配置,以及启动本地客户端等步骤。6. 定时任务jar包定义优化
定时任务jar包已整合至扩展jar包中,新增定时任务时系统会自动加载。用户也可提前手动添加,确保定时任务与项目部署包一同打包。 通过这些优化,系统响应速度得到显著提升,操作流程更加高效便捷。有兴趣的用户可申请免费试用体验。 SoFlu软件机器人,作为全球首款针对微服务架构的软件机器人,革新了传统编码作业模式,通过可视化拖拽与参数配置实现复杂业务逻辑,一人全栈解决后端、前端、测试、运维等各类工作需求,大幅度降低软件开发门槛,显著提升企业软件开发效率与生产力。 通过引入自动化、标准化与工具化流程,SoFlu软件机器人解决了传统软件开发过程中的依赖人工、成本高昂、技术选型难等问题,突破了被国外开发工具“卡脖子”的技术壁垒,为企业软件开发带来了十倍效率提升。谁有真正的(赢在龙头)之动能运行轨迹 源码公式
动能运行轨迹
RSV:=(((CLOSE - LLV(LOW,)) / (HHV(HIGH,) - LLV(LOW,))) * );
SMA(RSV,7,1);
SMA(SMA(RSV,7,1),4,1);
SMA(SMA(SMA(RSV,7,1),4,1),6,1);
(((CLOSE / COST(8)) <= 0.8) * );
,POINTDOT;
,POINTDOT;
RSV:=(((CLOSE - LLV(LOW,)) / (HHV(HIGH,) - LLV(LOW,))) * );
Y0:SMA(RSV,7,1);
Y1:SMA(SMA(RSV,7,1),4,1);
Y3:SMA(SMA(SMA(RSV,7,1),4,1),6,1);
Y2:((CLOSE / COST(9)) <=1) * ;
Y:,POINTDOT;
Y:,POINTDOT;
基于B-spline的轨迹优化
常见的全局路径规划算法生成的路径通常有很多拐点,对机器人运动不利,且增加控制复杂度。本文基于B-splines对ROS下的A*算法进行优化,以生成更平滑路径。
样条作为分段多项式函数,广泛用于插值数据点或近似函数、曲线和曲面。B样条曲线是路径平滑的强大工具,适用于计算机图形学、计算机辅助设计等领域。
1 B-spline曲线
1.1 基函数
u为节点,p为次数。
1.2 B-spline
对于n+1个控制点,knot vector包含m+1个结点,B曲线表示为:一个n+1的控制点集合、一个m+1个结点的knot vector和一个次数p。需满足条件m=n+p+1。例如,个点(n=),次数为3(p=3),则m=。在路径规划中使用B样条时,需采用clamped曲线,即第一个和最后一个点的knots数量为p+1。
2 Python实验
3 A*与B-spline在ROS中的应用
在ROS仿真中,对A*生成的所有路径点进行B样条优化,出现move_base等待超时问题,初步判断为原始路径点过多,导致轨迹优化插件超过了move_base的等待时间。后来通过增加迭代过程,对原始点在一定间隔进行删除再进行B样条插值优化,生成路径更平滑。
图示中,绿色粗线代表原始路径,红色细线为优化后路径。
源码如下:
规划控制之轨迹拼接
自动驾驶系统中,planning模块输出轨迹信息作为control模块输入。这些信息包括一系列点的位置(x, y, θ)、曲率(κ)、时间(t)、速度(v)和加速度(a)。control模块频率通常高于planning频率,因此,平滑的轨迹转换至关重要以避免控制抖动。
规划起点的选取直接影响控制稳定性。通常,一些同学可能直接使用当前车辆位置作为起点。理论上,如果控制跟踪和定位完美,这种方法可行。然而,实践中,由于各种定位误差和控制误差/滞后问题的累积,使用当前位置作为起点会导致控制抖动。
考虑如图所示的情况。pos_last为上一帧车辆的实际位置,红线为规划轨迹。在下一帧,车辆移动到pos_cur,若规划起点选择pos_cur,轨迹终点保持不变,规划的轨迹变为蓝色曲线。两条曲线在起点附近存在差异,这将引起控制抖动,导致轨迹不连续。
此外,使用实际位置作为起点还可能导致车辆发散,跟踪误差逐渐增加,偏离初始参考线。以一维速度跟踪为例,假设当前为减速过程。如果使用上一帧的实际速度规划减速曲线,经过一帧,由于实际速度跟踪或解算存在误差,目标速度m/s变为m/s;使用实际速度作为起点,下一帧将按照m/s速度重规划轨迹;若目标速度进一步变为m/s,实际自车将加速,而非预期的减速效果。
引入实际速度导致了这一问题,实际速度包含了跟踪误差和定位误差。如果以实际速度重规划,可能导致误差进一步发散,产生相反效果。因此,规划起点在允许的跟踪误差范围内不应选择实际位置。
理想的实践方式是,在终点(参考线)不变的情况下,无障碍等场景下,规划输出的轨迹线保持不变(至少位置不变)。在经过一帧后,从pos_last到pos_cur,为了保证轨迹连续性,当前帧规划起点应选择在last_traj与pos_cur最近的投影点上,一般需增加dt的向前预测量。得到投影点信息后,即可规划出与上一帧轨迹完全重合的cur_traj曲线。即使当前位置不在轨迹上,但连续性得到保证,使得控制连贯,避免了跳变。
在设置pos_cur和投影点的偏差阈值时,若两者距离过大,说明控制难以跟上规划轨迹。此时,应考虑实际位置进行进一步规划。例如,设定阈值为cm,当车辆位置距离轨迹线cm时,可将起点设定为离投影点cm的位置。这样做主要是为了避免使用投影点规划导致的控制超调,从而产生更大的轨迹偏差。
基于Python的简单实现展示了轨迹拼接算法。实际工程实现时,方法类似,可参考Apollo源码。轨迹规划使用样条曲线设计。初始时,设置起点和终点信息,计算三阶样条曲线系数,规划出S型曲线last_traj。经过一帧,车辆从pos_last移动到pos_cur,在红色last_traj曲线上求得最近点作为当前帧规划起点,终点仍为设定值,使用三阶样条曲线求系数,得到蓝色的cur_traj。last_traj和cur_traj高度重合,实现了上下帧轨迹间的无缝衔接。在实际应用中,需要考虑时间、速度等维度的信息,但该方法的思想保持一致。
Python源码如下:
2024-12-24 20:04
2024-12-24 19:59
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