障碍物避开

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matlab程序障碍物影响下的雷达视距计算
这是一段matlab程序,用于计算在雷达探测方向上有障碍物时对雷达视距的影响。
社团发现代码Matlab微小障碍物发现新框架的官方实现,ICRA
社团发现代码Matlab微小障碍物发现冯雪创作的官方Matlab实现,ICRA 2019介绍该存储库包含微小障碍物发现新框架的官方Matlab实现。这篇论文已被IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) 2019接受。Python/ROS的官方实现即将推出。注:此版本在原作的基础上略有改进,训练代码略有改动,ROC性能有所提升。为了提高效率,基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。系统中的模块在很大程度上得到了加速,尽管仍有很大的改进空间。在实例级评估中,IoU被定义为预测提议和真实边界框之间的交集,可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到引文。如果你觉得这篇论文或代码有用,请引用我们的论文:@INPROCEEDINGS{Xue_ICRA_2019, Author = {Feng Xue, Anlong Ming, Menghan Zhou and Yu Zhou}, booktitle={2019 International C
使用FLUENT模拟空气流经障碍物的二维与三维网格对比分析
计算流体力学(CFD)概述 计算流体力学(CFD)是现代工程与科学领域中的一项重要工具,广泛应用于流体流动现象的理解与预测。FLUENT作为主流CFD软件,为研究者提供了方便的界面和强大的计算功能,尤其在复杂流动问题的模拟中表现出色。 二维与三维模拟的比较 在本项目中,我们采用FLUENT对空气流经障碍物进行了二维和三维模拟,以观察其在不同维度下的流场差异。二维模拟侧重于平面流动部分,计算简单,资源占用少,适用于概括性分析。相比之下,三维模拟更贴近实际的物理情况,能够捕捉更为细致的流动信息。 网格类型的影响分析 在CFD模拟中,网格质量对计算结果至关重要,因此本项目选取了六面体网格、四面体网格与多面体网格进行对比。 六面体网格:因其几何规则性,提供最高精度。然而,其生成过程较为复杂,特别是在不规则几何结构中。 四面体网格:适应性强,能很好地应对复杂几何形状,但在精度方面略逊于六面体。 多面体网格:在灵活性与精度之间取得平衡,较适合需要折中的场景。 项目文件说明 mesh文件:包含生成并导入到FLUENT中的网格数据。 几何文件:定义了流动区域的边界条件。 case文件:用于设置模拟参数与边界条件。 dat文件:存储模拟过程中的数据与结果。 这些文件对模拟过程的理解和复现至关重要,确保在项目复现中数据的准确性和完整性。 结论 本项目通过对二维和三维流场的模拟,以及对不同网格类型的结果进行对比分析,总结出在特定场景下网格类型选择的最佳方案。此分析为后续流体模拟中计算资源的优化和模拟精度的保障提供了参考。 实践意义 理解这些CFD模拟关键因素,可以帮助工程师和研究人员在诸如航空、汽车和能源等领域做出更明智的决策,从而更高效地预测和控制流体流动现象。
无障碍访问级别探讨
无障碍访问级别衡量数字内容和技术对不同残障人士的可访问程度。了解不同级别的含义对于创建包容性在线体验至关重要。
物联网指南
这篇文档全面概述了物联网,包含了它的定义、组成部分、应用领域和未来展望等内容。
IoT物联设备-疯狂物联跨阵m1物联网开关原理图
物联网开关原理图 1.2 问题描述:如何给磁盘文件排序? 输入:- 包含n个正整数的文件(n- 整数不重复 输出:- 升序排列的整数列表 约束:- 内存空间- 磁盘存储空间充足- 运行时间<几分钟(
MATLAB代码分析小儿肌张力障碍DBS结果
本存储库包含与我们的出版物相关的MATLAB代码,分析小儿肌张力障碍患者的深部脑部刺激(DBS)结果。请引用:Shah SA,Brown P,Gimeno H,Lin JP,Mcclelland VM。决策树在机器学习中对肌张力障碍儿童深部大脑苍白球内脏刺激的预后的应用。神经病学前沿11(2020):825 DOI。要运行分析,请在命令行中键入Analysis_A。请注意,使用的数据是伪数据,因此生成的结果将与出版物中的结果不匹配。我们仍希望该代码有助于更好地了解我们的方法。可以向我们索取实际数据,在经过科学协议评估委员会批准并根据研究管理结构和患者同意书的要求,将脱识别的数据提供给感兴趣的研究人员后,即可共享这些数据。
疯狂物联跨阵m1物联网开关原理图
经典算法教科书推荐: 计算机程序设计的艺术(第3卷:排序与搜索) 算法(第3版) C语言中的算法 C++语言中的算法 Java语言中的算法 以上书籍可作为本书中排序、搜索和堆相关章节的参考书。
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第5章编程小事第1章开篇一位程序员曾问我一个很简单的问题:“怎样给一个磁盘文件排
基于Matlab和VC++技术的障碍检测系统设计
研究了移动机器人在未知环境中的障碍检测问题,提出了一种利用Matlab和VC++混合编程的系统设计方案。该方案集成了MATLAB的数值计算和强大的图形图像处理功能,结合了VC++的可视化特性和高效执行速度,易于维护和升级。实验结果显示,该系统显著提升了障碍物检测系统的开发效率,缩短了软件开发周期。