- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏机器人课程与技术
一个简单的多机器人编队算法实现--PID
用PID进行领航跟随法机器人编队控制 课题2：多机器人编队控制 研究对象：两轮差动的移动机器人或车式移动机器人 研究内容：平坦地形，编队的保持和避障，以及避障和队形切换算法等；起伏地形，还要考虑地形情况对机器人行驶运动的影响 研究目的：实现多机器人编队控制，源于对自然界群集行为的研究，提高机器人群体协作效率等。 研究方法：领航跟随法等，现在多为几种基础方法的融合。 抛砖引玉：一个简单的PID编队算法的仿真实现 编队模型： ? 对于一组领航-跟随机器人，编队误差示意： ? 这样其实不直观，通过一个坐标变换， ? 可以将全局坐标系转为跟随机器人坐标系： ? //v.youku.com/v_show/id_XMTQ0NTUzMDkxMg 下面介绍一下PID参数作用： 简言之，只有P会有稳态误差，然后I可以减少稳态误差，D可以提高动态性能等， 不详细说，以多机器人编队为例 ，期望队形为一字形： 上面的编队控制器，只有P控制的效果， 点击图片可见仿真视频： http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTI2OA ?
73150发布于 2019-01-23 - 来自专栏机器人网
一个简单的多机器人编队算法实现--PID
用PID进行领航跟随法机器人编队控制 课题2：多机器人编队控制 研究对象：两轮差动的移动机器人或车式移动机器人 研究内容：平坦地形，编队的保持和避障，以及避障和队形切换算法等；起伏地形，还要考虑地形情况对机器人行驶运动的影响 研究目的：实现多机器人编队控制，源于对自然界群集行为的研究，提高机器人群体协作效率等。 研究方法：领航跟随法等，现在多为几种基础方法的融合。 抛砖引玉：一个简单的PID编队算法的仿真实现 编队模型： ? 对于一组领航-跟随机器人，编队误差示意： ? 这样其实不直观，通过一个坐标变换， ? 可以将全局坐标系转为跟随机器人坐标系： ? ://v.youku.com/v_show/id_XMTQ0NTUzMDkxMg 下面介绍一下PID参数作用： 简言之，只有P会有稳态误差，然后I可以减少稳态误差，D可以提高动态性能等，不详细说，以多机器人编队为例 ，期望队形为一字形： 上面的编队控制器，只有P控制的效果， 点击图片可见仿真视频： http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTI2OA ?
2.1K70发布于 2018-04-24 - 来自专栏运维小路
DeepSeek-多机多卡集群部署
8.检查集群状态 #进入主节点容器 docker exec -it node bash 这里显示3个节点，总共6个GPU(下图是我只有5张卡的截图)，显示以后就ray集群启动成功。
2.8K12编辑于 2025-03-06 - 来自专栏人工智能
学习多视图立体机
它们的范围从单眼线索，如阴影，线性视角，大小恒常等到双视角，甚至是多视角立体视觉。 在近期工作中，我们尝试统一这些单视和多视三维重建的范例。 学习的立体机器 设计LSMs来解决多视点立体声的任务。 给定一组具有已知摄像机的图像，LSMs为底层场景生成一个3D模型 - 具体来说，在每个输入视图的像素深度图的形式中，要么是一个像素占用网格，要么是一个场景密集点云。 在我们的报告中，我们对基于像素的多视图三维物体重建进行了大量的改进，与之前的先进技术相比，它使用了一个递归的神经网络集成了多个视图。
3K90发布于 2018-02-01 - 来自专栏算法和应用
多机调度的几何
摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。每个作业j具有处理时间pj，以及指定j的成本的任意非递减函数fj，对于每个可能的完成时间。目标是找到最低成本的先发制人迁移计划。这模拟了几个自然目标，例如加权完成时间范围，加权延迟等等。
59410发布于 2019-07-18 - 来自专栏乐行僧的博客
多机调度问题（贪心）
有n个任务，m台机器，n>m，每个作业i可以选择一台设备进行加工，加工时间为ti，每台机器同时只能加工一个作业，且不可中断。实现作业调度，使得n个作业的等待时间最短。 样例输入：
67520编辑于 2022-02-25 - 来自专栏机器人课程与技术
基于MSRDS机器人仿真平台的多机器人PID编队控制算法
自己调试的编队PID算法，效果也还可以，具体使用教程参考视频链接： http://v.youku.com/v_show/id_XMTUwNjc3NjMyNA 仿真中三个机器人保持编队，做直线运动 仿真结束后，编队数据直接推送的MATLAB中，用于曲线绘制，并分析。 ? ?
74520发布于 2019-01-23 - 来自专栏粽子的深度学习笔记
mmdetectionmmdetection3d多机多卡训练
因为3d检测训练时间太久，所以想要在mmdet3d上开多机，发现加载完标注文件pkl/json之后，卡住了，找到如下报错 其中有个warning ：using best-guess GPU,
1.6K10编辑于 2022-09-19 - 来自专栏数据云团
Django进阶-8-ORM多对多
多对多关系表 找到该对象； 通过该对象，反向操作，找到第三张关系表； 通过第三张关系表，正向操作，找到和该对象有关系的对象； 只要对象 1 和对象 2 中间有关系表建立了关系；对象 1 反向操作到关系表 (girl_list) obj = models.Boy.objects.filter(name='Bob').first() obj.m.clear() ②反向操作 obj.小写的表名_set 多对多和外键跨表一样都是
75310发布于 2019-07-18 - 来自专栏python3
python 利用pexpect进行多机
#ssh_cmd.py #coding:utf-8 import pexpect def ssh_cmd(ip, user, passwd, cmd): ssh = pexpect.spawn('ssh
71810发布于 2020-01-09 - 来自专栏机器人课程与技术
起伏地形环境多机器人编队运动控制与路径规划研究_2016年中小结
起伏地形环境多机器人编队运动控制与路径规划研究PPTX下载地址： http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9611426 其中动图视频较多，请用office2010
58250发布于 2019-01-23 - 来自专栏终有链响
fiscoBcos运维工具多机搭链
多机搭链 使用generator搭建多机部署的Fisco链 以下是我们要做的实践 我们将从多机两节点部署开始，机构A和机构B，为机构A节点1做落盘加密 为机构A新增节点3并加入群组1 新增机构C节点4 新增群组2并将机构B和机构C拉入群组2 1首先我们要准备两台虚拟机 2为这两台机建立ssh免密连接 登录一号机43.137.0.66 在任意位置下 输入命令： ssh-keygen -t rsa -m /dir_agency_ca/agencyC 8生成群组1的两个节点(机构A，机构B) 修改机构A节点的配置文件 当前操作目录为/root/g/generator-A vim conf/node_deployment.ini config.toml 启动控制台： bash start.sh 使用以下命令，将node3节点id添加到群组1共识中来（节点id已经在上面获取了） addSealer c374318a92da2b8cd478350a471677543d549a69df77b59490766fec029b6e9044332b35b8fedd06802bae2bc90612b01f30e5eeade2b9819dc6c7b709e13973 /group 将生成出来的创世区块拷贝给机构B的meta中（这里要拷贝至二号机的机构B内） 生成机构C打包传输到二号机并启动 .
48410编辑于 2025-01-15 - 来自专栏没事多喝水
多机数据库的实现
多机数据库的实现 复制 启动主从的方式是 SLAVEOF 127.0.0.1 6379（主库地址） 复制功能的实现是怎么实现的？ 复制功能主要是三方面功能， 完整重同步，部分重同步，命令传播。
97420发布于 2020-11-20 - 来自专栏飞鸟的专栏
NebulaGraph基于docker安装多机集群
一、背景由于之前学习NebulaGraph安装时发现，官方文档中并未介绍使用docker安装多机集群的方式，加上后续分析内存使用时，我这有缺少相关实验环境，所有鼓捣了一下，如何实现基于docker的多机集群部署 内核参数设置参考，文档2.2、安装过程2.2.1、通过官方文章多机集群部分，分析结构，使用官方docker-compose中的镜像。 optimizer--enable\_optimizer=true# The default charset when a space is created--default\_charset=utf8# The default collate when a space is created--default\_collate=utf8\_bin# Whether to use the configuration 部署使用了docker 的host网络没有使用bridge网络，一方面是多机集群部署，不需要考虑端口冲突问题，另一方面就是host的网络性能会比bride高一点点。
1K21编辑于 2023-12-22 - 来自专栏PPV课数据科学社区
抗战阅兵大数据：八大亮点全揭秘！
如新一代预警机、轰炸机、歼击机、舰载机、直升机等多型飞机均为列装后首次参阅。 ③富有时代特色的编队队形新颖震撼。 除了历次受阅编队采用的楔形、三角形、菱形编队等队形，此次阅兵的空中梯队还将首次以纪念字样的编队飞行、大机群密集编队飞行等全新队形参阅。 ④拉烟、空中护旗等呈现方式增强美感。 亮点六：空中编队震撼人心 此次阅兵是我国在国庆之外，首次针对重大纪念日举行的阅兵式。为此，空中梯队在参阅战机队形编排和表现形式上下足功夫，加入抗战元素和时代特色，新颖大气，更为壮观。 据悉，首先出场的空中护旗方队将采取纪念字样编队飞行，突出纪念抗战胜利70周年主题，表达人民军队为实现强国梦、强军梦不懈奋斗的信念决心。
86440发布于 2018-04-20 无人机的 “精准导航师”：动作捕捉技术如何解锁低空智能新可能？—— 从原理到 NOKOV 度量实战案例解析
这一案例揭示了无人机高精度应用的核心矛盾：传统定位技术的精度、延迟、稳定性，已无法满足研发测试、工业作业、多机协同等场景的需求，而动作捕捉系统恰好能填补这一空白。 NOKOV 度量解决方案：在实验室布置 8 台 NOKOV Mars 4H 镜头，覆盖 10 米 ×8 米的测试空间；在无人机机身关键部位（机头、机翼、尾桨）粘贴 6 个微型反光标记点；以 300Hz 3.2 编队表演：毫米级同步的 “空中舞蹈教练”案例背景：某科技公司承接大型无人机灯光秀，需解决 “户外编队同步精度低” 的问题（传统 GPS 同步精度仅 0.5 米，易出现图案错位）。 3.4 科研探索：解锁多智能体协同的 “实验助手”案例背景：北京理工大学方浩教授团队研究 “室内多无人机集群协同”，需实时获取多机的绝对坐标与方向，验证集群裂变算法。 度量应对方案高速运动捕捉无人机竞速时速度达 70km/h，传统系统易失帧采用 500Hz 高帧率镜头，优化标记点识别算法复杂环境抗干扰户外强光、粉尘会影响光学捕捉精度开发自适应曝光控制，支持户外补光模块多机同步性数十架无人机协同时
54720编辑于 2025-12-14- 来自专栏一点人工一点智能
未知障碍环境中移动机器人编队切换的优化与性能评估
图8 使用[17]中提出的固定列编队切换策略的多机器人系统的模拟结果 图9 使用[27]中提出的动态和优化编队切换策略的多机器人系统的模拟结果 图10 使用本文提出的动态优化编队切换策略的多机器人系统的模拟结果 使用[17]中提出的固定列编队切换策略的多ATMR系统的仿真结果如图8所示。 从图8(a)可以看出，当领导者在道路上10米处检测到通道变窄时，编队立即从当前的三角形配置转换为固定列。这个列形编队在机器人前进时保持不变。 图8(b)(c)、9(b)(c)、10(b)(c)清楚地展示了在编队切换过程中，距离和方位角误差以及线速度和角速度发生了显著波动。然而，在编队完成切换后，这些值会收敛到零。 控制器获取的线速度和角速度转换为左右驱动轮的速度，然后通过UDP（用户数据报协议）协议传输到底部单片机，驱动左右电机实现机器人的运动。 测试场地是一条宽度为15米的四车道道路，从东到西延伸。
61210编辑于 2024-05-08 - 来自专栏枕边书
Gotorch - 多机定时任务管理系统
本文讲述了如何使用Go语言实现一个具有定时任务、分布式、守护进程、信号处理、文件锁、后台服务等功能的框架。通过使用gotorch，开发者可以方便地实现各种复杂的后台任务，同时具有易用性、高性能和扩展性。
2.5K90发布于 2018-01-04 - 来自专栏老男孩成长之路
MySql多机优化---读写分离流程分析
对数据库进行增删改操作时，需要对这些操作进行事务管理，因此当这些操作和查询操作混合使用，且在高并发的情况下时，会严重的降低查询效率。
50010发布于 2019-12-02 - 来自专栏U3D
Unity HDRP 多摄像机分层渲染
基本思路为： 对两个摄像机的Culling Mask属性中各自需要渲染的层进行区分，并使其中一个摄像机打开后处理的开关，另一个摄像机不打开。 为了避免如上惨剧发生，可以建立一个单独渲染场景UI的摄像机与主摄像机进行区分，并将UI摄像机Transform复位后挂载到主摄像机的子节点下。 主摄像机A设置如下： ? UI 摄像机B设置如下： ? Stack为摄像机的渲染栈，栈渲染即不用一个摄像机来渲染所有内容，而使用多个相互堆叠的摄像机来实现层级式帧渲染的方式。 并且在摄像机的渲染栈中可以很方便的取得其他关联摄像机的信息，只需要引入如下命名空间即可： using UnityEngine.Rendering.Universal; 例如我们可以很方便的对UI摄像机与主摄像机实现数据同步 ： //设置UI摄像机与主摄像机保持同步 var uiCamera = Camera.GetComponent<UniversalAdditionalCameraData
2.8K30发布于 2021-02-04
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号