vk_mini_path_tracer 相对较小的，对初学者友好的路径跟踪教程。 :play_button: :reverse_button: 本教程是对初学者友好的介绍，以使用Vulkan在不到300行的C ++代码和250行的GLSL着色器代码中编写自己的快速，逼真的路径跟踪器。 这是您将在本教程结尾处渲染的示例！ Vulkan是用于对GPU进行编程的低级API –快速，高度并行的处理器。 它可以在各种平台上工作-从工作站到游戏机，平板电脑和手机，再到边缘设备，应有尽有。 Vulkan通常被称为复杂的API，但是我认为，如果以正确的方式呈现Vulkan，无论以前从未编程过图形的人还是经验丰富的渲染人员，都有可能使所有技能水平的人都可以学习Vulkan工程师。 也许令人惊讶，引入Vulkan的最佳方法之一可能是GPU路径跟踪，因为所涉及的API相对较小。 我们将展示如何使用nvpro-samples框架中包含的NVVK

华为u-path话务台，NGN下挂，软件

ROS路径规划器（进行中） 这是针对跟随机器人的基于ROS的控制系统和模拟器。 该体系结构在自治系统和机器人技术中具有大量用例。 基本路径规划算法是与轨迹优化器结合使用的A-star算法。 可视化在RViz中完成。

Python中的UnionFind实现 联合查找是一种数据结构，可保持不相交的集合（称为连接的组件或简称为组件）成员身份，并使合并（联合）两个组件以及查找两个元素是否已连接（即属于同一组件）更加容易。 ）。 这实现了“加权快速工会与路径压缩”联合查找算法。 仅当元素是不可变的对象时才有效。 联合和查找（N + M \ log ^ * N）的最坏情况，具有N个元素和M个联合/查找操作。 函数\ log ^ *是获取一个数字的\ log （以2为底）直到达到1所需的次数。实际上，每个操作的摊销成本几乎是线性的 。 内容 模块unionfind与类UnionFind 示例笔记本UnionFindExamples.ipynb 许可证：麻省理工学院。 要求 numpy

matlab计算地球面积代码经验路径损失模型 奥村模型 无线电传播预测是无线电网络规划的基础之一。 因此，至关重要的是，传播预测模型必须尽可能准确。 传播路径损耗是电信系统链路预算的分析和设计的主要内容。 路径损耗的计算通常称为预测。 精确的预测只有在更简单的情况下才有可能，例如自由空间传播或平坦地球模型。 对于实际情况，使用各种近似值来计算路径损耗。 在本报告中，我们将讨论经验路径损耗模型，然后主要关注用于信号预测的Okumura模型。 Okumura模型是在城市地区使用最广泛的经验传播预测模型之一。 它是由Okumura Y.的作品开发而成，并基于日本某些城市和郊区的广泛测量结果。 我们将考虑造成传播损失的参数，例如自由空间传播损失，基站天线高度因子，移动天线高度增益因子，基本中值衰减和环境增益。 为了检查实际的实现和工作，可以在MATLAB上创建一些演示视图，方法是编写一些代码以查看接收功率与距离之间的关系，发射机高度与传播路径损耗之间的关系的实际图。

AS_Path属性中的四种类型，它们分别是AS_Sequence、AS_Set、AS_Confed_Sequence和AS_Confed_Set，它们具体含义是： AS_Sequence：它是到目的地的路径上所经过的AS号的有序集合，按照顺序记录了路由经过的所有AS； AS_Set：它是到目的地的路径上所经过的AS号的无序集合。AS_Set通常用在路由聚合的场景； AS_Confed_Sequence：是联盟内子AS的一个有序集合； AS_Confed_Set：是联盟内子AS的一个无序集合，主要用在联盟内路由聚合的场景。 备注：备注：模拟器采用HCL 5.5.0

Cooperative Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles

path point:点路径，用来设置路径的点的位置 control point :用贝塞尔曲线来改变路径 FOV:用于控制摄像机的视图. speed:用于控制曲线的动画的速度。 Delay :通过特定的时间段来增加延迟动画的时间。 Ease Curves :控制动画的速度，在特定的停止点的动画。 Events"将事件添加到其他对象的路径，或者可以调用其他对象，或广播事件; Orientations :通过路径控制摄像头的方向，只用于自定义动画模式。 Tilts:控制摄像机倾斜通过路径动画模式的路径使用

使用NtQueryInformationProcess获取进程的完整路径

概述 该存储库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，包括基于搜索的算法和基于采样的算法。我们为每种算法设计了动画以显示运行过程。相关论文在中列出。 目录结构 . └── Search-based Planning ├── Breadth-First Searching (BFS) ├── Depth-First Searching (DFS) ├── Best-First Searching ├── Dijkstra's ├── A* ├── Bidirectional A* ├── Anytime Repairing A* ├── Learning Real-time A* (LRTA*) ├── Real-time Adaptive A* (RTAA*) ├── Lifelong Planning A*