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前言：对于无人驾驶路径规划系列的第二篇RRT算法的改进部分，由于有些内容属于个人想到的创新点，有想法投一篇小论文所以暂时没有公开，等后续完成后我会再公开介绍。今天第三篇内容开启一个新的算法介绍：Frenet坐标系下的动态规划。我花了将近半个月的时间来了解、研究算法原理，理解网上python开源的代码，最后根据个人理解在matlab上进行了复现。如果还没有看过我前面文章的读者，可以点击下方的传送门：无人驾驶路径规划（一）全局路径规划-RRT算法原理及实现同样，如果文中有错误或侵权的地方还请各位读者指出，我会及时作出修改，笔者在这先行谢过。一、轨迹规划方法简介在第一篇文章中我对无人驾驶路径规划技术
前言：对于无人驾驶路径规划系列的第二篇RRT算法的改进部分，由于有些内容属于个人想到的创新点，有想法投一篇小论文所以暂时没有公开，等后续完成后我会再公开介绍。今天第三篇内容开启一个新的算法介绍：Frenet坐标系下的动态规划。我花了将近半个月的时间来了解、研究算法原理，理解网上python开源的代码，最后根据个人理解在matlab上进行了复现。如果还没有看过我前面文章的读者，可以点击下方的传送门：无人驾驶路径规划（一）全局路径规划-RRT算法原理及实现同样，如果文中有错误或侵权的地方还请各位读者指出，我会及时作出修改，笔者在这先行谢过。一、轨迹规划方法简介在第一篇文章中我对无人驾驶路径规划技术
一、动态窗口法基本概念 1.1 速度采样空间1.2 评价函数二、基于Matlab的机器人局部避障仿真一、动态窗口法基本概念 动态窗口方法(DynamicWindowApproach)是一种可以实现实时避障的局部规划算法，通过将轮式机器人的位置约束转化为速度约束，根据约束进行速度采样，并由一系列的选定速度的动作生成轨迹，结合评价函数选择评分最高的轨迹，实现执行最优速度的问题。 DWA算法的流程图可表述为： 1.1 速度采样空间 初始速度搜索空间：在任意t时刻，机器人速度(v，ω)的二维空间中可以形成无穷多组运动轨迹，即构成一个初始的速度搜索空间。但是受以
一、动态窗口法基本概念 1.1 速度采样空间1.2 评价函数二、基于Matlab的机器人局部避障仿真一、动态窗口法基本概念 动态窗口方法(DynamicWindowApproach)是一种可以实现实时避障的局部规划算法，通过将轮式机器人的位置约束转化为速度约束，根据约束进行速度采样，并由一系列的选定速度的动作生成轨迹，结合评价函数选择评分最高的轨迹，实现执行最优速度的问题。 DWA算法的流程图可表述为： 1.1 速度采样空间 初始速度搜索空间：在任意t时刻，机器人速度(v，ω)的二维空间中可以形成无穷多组运动轨迹，即构成一个初始的速度搜索空间。但是受以
本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
需求：在开发过程中经常需要部分数据等待的加载。可能因为某个表比较慢而卡到主线程，所以需要实现局部加载等待。（在Web肯定就ajax异步就好做，winform就比较复杂点了）效果图 效果图的主要效果没展示出来，就这样吧。懒了懒了！ 用用户控件新建等待窗口 //Loding2的类publicpartialclassLoading2:UserControl,IDisposable//继承IDisposable{Timertimer1=newTimer();publicLoading2(Controlcontorl){InitializeComponent();this.Parent=conto
需求：在开发过程中经常需要部分数据等待的加载。可能因为某个表比较慢而卡到主线程，所以需要实现局部加载等待。（在Web肯定就ajax异步就好做，winform就比较复杂点了）效果图 效果图的主要效果没展示出来，就这样吧。懒了懒了！ 用用户控件新建等待窗口 //Loding2的类publicpartialclassLoading2:UserControl,IDisposable//继承IDisposable{Timertimer1=newTimer();publicLoading2(Controlcontorl){InitializeComponent();this.Parent=conto
对CART决策树剪枝过程的理解前言：CART决策树生成的过程比较好理解，但是剪枝的过程看了好几遍才看明白，故写出下文，供同样困惑的朋友参考。下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。一.损失函数的定义方法CART的损失函数用的是下式：\[C_\alpha(T)=C(T)+\alpha|T|\tag{1}\]损失函数表征的是模型预测错误的程度，所以它越小越好。上式中\(C_\alpha(T)\)是关于\(T\)和\(\alpha\)的函数，\(T\)表示一个决策树，\(C(T)\)是对训练数据的预测误差（分类用基尼指数表示，回归用均方误差表示），\(|T|\)表示树\(T\)的叶节点个数。$
