机器学习的入门介绍，以Python为基础。

简介：
一、飞控的导航层代码在 ac_wpnav.cpp 中实现。具体而言，1）初始化函数 set_wp_origin_and_destination 被调用，在初始化阶段需要提供三个关键参数：origin 点的向量坐标、目的地向量坐标以及是否启用防地标志。初始化过程首先会计算出从目的地到 origin 点的轨迹长度，命名为 _track_length；随后，通过计算差值得到 _pos_delta，并利用其长度计算出 _track_length：`_track_length = pos_delta.length();`。接着，计算出从 origin 到 destination 的单位向量 _pos_delta_unit。如果轨迹长度为零，则为了避免除以零的错误，将 _pos_delta_unit 的 x、y 和 z 分量都设置为零。否则，将 _pos_delta 归一化得到 _pos_delta_unit。接下来程序会计算控制器的控制距离。 void AC_WPNav::calculate_wp_leash_length(){ //求出在水平方向上单位向量的长度 float pos_delta_unit_xy = norm(_pos_delta_unit.x, _pos_delta_unit.y); //求出垂直方向上单位向量的长度 float pos_delta_unit_z = fabsf(_pos_delta_unit.z); //通过垂直方向距离的正负求出获得对应的加速度和控制距离 float speed_z; float leash_z; if (_pos_delta_unit.z >= 0.0f) { speed_z = _wp_speed_up_cms; leash_z = _pos\_control.get\_leash\_up\_z(); } else { speed\_z = \_wp\_speed\_down\_cms; leash\_z = \_pos\_control.get\_leash\_down\_z(); } }