本代码主要适用于无人驾驶下的路径最终。模型及求解过程可参考龚建伟版《无人驾驶车辆模型预测控制》第4章。

请搭配博客食用 https://zhumingde.blog.csdn.net/article/details/122258816

图 9.6 使用光线追踪器 图 9.7 是产生出来的图片，其中 res 参数为 10。

opencv OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,G

光伏最大功率点追踪Matlab程序

一份C++实现的光线追踪程序，利用GLFW框架实现，实现了简单的球体和光线的相交模型

开源热点追踪（1）：复盘N倍股：个股特征与诞生过程.pdf

开源热点追踪（2）：2021年量化大事件.pdf

产生信号并用omp重建 1-D信号压缩传感的实现（正交匹配追踪算法Orthogonal Matching Prusuit） -1.生成稀疏度为K的稀疏信号----- 2.时域信号压缩传感 3.正交匹配追踪法重构信号（本质上是L-1范数最优化问题） 4.恢复信号和原始信号对比

稀疏正交匹配追踪（OMP算法）正交匹配追踪（OMP）算法属于贪婪算法。而贪婪算法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪算法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪算法不要回溯。 OMP算法的基本思想：从字典矩阵D（也称为过完备原子库中），选择一个与信号 y 最匹配的原子(也就是某列)，构建一个稀疏逼近，将剩余残差减去所有被选择过的原子组成的矩阵所张成空间上的正交投影得到下一步的信号残差，然后继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代，信号y可以由这些原子的线性和，再加上最后的残差值来表示。很显然，如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y就是这些原子的线性组合。 OMP分解过程，实际上是将所选原子依次进行Schimidt正交化，然后将待分解信号减去在正交化后的原子上各自的分量即可得残差。