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二维快速行进算法利用快速行进方法来计算距离图,在MATLAB环境中进行开发。

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简介:
通过运用快速行进算法,我们能够生成到一组指定点的距离图谱。 针对二维 eikonal 偏微分方程,采用恒定速度 T=1 进行数值求解。 虽然这种方法并非完全通用,但它在学习和理解过程中却展现出卓越的适用性。

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客服
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  • -MATLAB
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    本项目采用MATLAB实现二维快速行进算法,用于高效计算网格环境中的距离图。通过优化路径规划和机器人导航中的距离变换问题,提供了一种快速、准确的解决方案。 使用快速行进算法计算到一组点的距离图。以恒定速度 T=1 求解二维 eikonal 偏微分方程(PDE)。这种方法虽然不够通用,但对于学习来说非常合适。
  • .rar
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    该资源包含一种高效的快速行进算法,适用于路径规划、机器人导航等领域,能够显著提高计算效率和准确性。适合研究人员和技术爱好者学习参考。 快速行进算法(fast marching)的完整运行部分及函数输入变量说明包括三种方法:传统的一阶fast marching方法、二阶msfm方法以及matlab工具箱方法。关于文档的具体内容,可以参考相关博客文章进行详细了解。
  • MatlabSTM32软件
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    本篇文章介绍了如何运用MATLAB工具加速STM32微控制器软件的开发过程,并提供了相关的技术方法和实例。 STM32是一种基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,在嵌入式系统领域得到广泛应用。传统的STM32软件开发通常依赖于ST公司提供的固件库或直接操作寄存器,这要求开发者具备较高的硬件知识和技术水平,导致了开发效率较低。 MATLAB是一款强大的数学计算和可视化工具,它提供了一个交互式的编程环境来简化复杂问题的求解过程。在嵌入式系统中,通过结合Simulink可以实现基于模型的设计——即利用图形化建模创建并验证系统的功能行为,并自动生成高效的代码。 RapidSTM32是专门为STM32微控制器设计的一个Simulink模块库和工具套件,它包含有硬件模型、外设接口以及通信协议等元素。这使得开发人员能够在MATLAB与Simulink环境中直接构建及仿真STM32嵌入式系统。其主要技术特点如下: 1. **图形化建模**:借助于Simulink,开发者可以通过拖放模块并连接它们来描述系统的运作方式,无需关心底层的C语言代码。 2. **高效代码生成**:完成模型构建和仿真后,MATLAB中的Model Compiler可以将Simulink模型转换为高效的MDK-ARM C语言代码,大幅度减少了手动编码的工作量。 3. **实时仿真**:在开发初期阶段就可以对STM32系统进行实时模拟测试,验证系统的功能及性能表现,并且减少硬件原型的需求。 4. **设备驱动支持**:RapidSTM32内置了大量的设备驱动程序,可以直接用于模型中使用如GPIO、定时器、ADC和UART等外设接口,方便快速集成硬件功能。 5. **调试支持**:生成的代码可以与ST公司的开发环境(例如STM32CubeIDE)无缝对接,并提供相应的调试工具以帮助定位并解决问题。 6. **易维护性**:模型化的代码更容易理解,在系统需求变更时只需修改模型,无需大规模调整底层代码。 采用这种方法可以让开发者更加专注于系统的逻辑设计而不是硬件细节的处理,从而提高软件开发效率和质量。实验表明使用MATLAB、Simulink与RapidSTM32进行STM32应用的快速开发不仅可以使生成的应用程序在目标系统中稳定运行,并且易于维护。 综上所述,基于MATLAB的STM32软件快速开发方法提供了一种创新性的流程,通过结合高级建模工具和具体的微控制器硬件来降低开发难度并提高效率。对于那些需要迅速完成STM32应用项目的工程师而言,这是一种非常有价值的解决方案和技术手段。
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  • matlab 工具箱
    优质
    MATLAB快速行进工具箱提供了一套用于解决大规模多输入多输出问题的高效算法和数据结构,适用于无线通信、雷达系统等领域。 fast marching算法的Matlab工具箱包含源码,可供研究学习使用。
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    本简介介绍了一种基于MATLAB环境下的经典FMM(快速多极子方法)快速行进算法的实现方式。通过该算法能够高效地解决大规模电磁散射问题,提高计算效率和准确性。 快速行进法用于在路径规划中找到从起点到目标点的路径。通过MATLAB实现的基础FMM算法可以有效地完成这一任务。
  • 程序代码.rar
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    该资源为“快速行进法”算法的程序实现代码,适用于路径规划、机器人导航等领域,提供高效精确的最短路径计算功能。 FMM 方法的程序包含多种实现方式,代码使用了 MATLAB、C 和 C++ 等语言编写。该压缩包中的主程序展示了如何调用函数接口,并提供了快速行进算法原理的相关参考资料。阅读这些资料后,可以更清晰地理解快速行进算法的原理。
  • 检测跟踪复杂的应
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    本研究提出了一种高效的快速逆行检测与跟踪算法,特别针对行人和车辆在复杂交通环境中逆行行为进行实时监控与分析。该算法通过优化计算流程,在确保准确性的前提下极大提高了处理速度,适用于高密度、多变的动态场景,并有助于提升公共安全管理水平。 本段落基于光流方法的研究,提出了一种结合速报与精报的快速逆行检测算法,并通过对比实验验证了该算法在减少漏报和误报率、提高实时性以及降低资源占用等方面的有效性。此外,实验证明此算法特别适用于像地铁站这样人员密集场所的应用场景。
  • 单加度传感器(2010年)
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    本文提出了一种基于单加速度传感器的数据处理方法,用于准确估算人体行走距离,为步态分析和智能穿戴设备提供了新的技术手段。 针对行走距离估计问题,提出了一种基于单个三轴加速度传感器的方法。将该传感器固定在步行者的小腿上,根据腿部的状态(静止或运动)对连续的加速度值进行分步处理,并通过重积分计算出处于运动状态下的加速度值得到行走的距离。在此基础上,引入了自适应分步法,在原有阈值分步方法的基础上进行了改进。这种新的方法可以根据步行者的当前行走状态(如步速、姿态等)动态调整分步参数。 实验数据显示,采用自适应分步法后,初始阈值的影响较小,并且具有较好的鲁棒性。其平均分步误差为1步,在近匀速运动和变速运动情况下,距离估计的平均误差分别为15.18% 和22.34%,而传统的阈值分步方法在相同条件下的平均距离误差则更高一些。