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道路交通matlab代码交通管制 多个机器人尽可能快地直穿过十字路口，而不会离开道路，也不会彼此碰撞 运行模拟 该仿真是使用MATLAB完成的。 为了运行模拟： 打开Matlab 转到包含代码的目录 开放式协调 运行脚本（“编辑器”选项卡下的绿色播放符号） 该脚本将打开一个图形，绘制环境，并随着机器人的移动对其进行动画处理（模拟周期为0.1秒，但每帧为0.2秒）。 可以在代码中轻松修改仿真参数。 额外功能： 控制视觉显示（缩放能力）：更改REGION_RADIUS 控制模拟时间：更改SIM_TIME 控制仿真间隔：更改SIM_INTERVAL 打印每辆汽车经过交叉路口时更新的平均延迟时间：写入文件：data_delay.txt 方案说明 描述：半径为1 m的多个完整圆形机器人，具有无限范围的360度视野传感器，接近四向交叉点。 道路宽度为7 m，速度限制为20 m / s。 在每个时间步dt = 0.2 s时，机器人在四个方向之一上从相交处进入半径为200 m的区域的概率为p = 0.04。 假设：机器人具有无限的加速度。 机器人始终以直路行驶：（南北可以通过交叉点，东西可以通过交叉点

班组长要站好岗把好关尽好责.docx

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比较全面的介绍excel对象的资料.附有大量实例.

欧拉公式求长期率的matlab代码项目名称 使用MATLAB的姿态和航向参考系统尽可能简单 入门 考虑到很少有使用Matlab来实现“态度和航向参考系统”的实现，以使其对于初学者来说尽可能简单易懂。 Matlab脚本的基础是x-IO示例中的标记。 还使用了Phil Kim著作中的其他脚本。 谢谢您的作者！ 您可以帮助修复此示例，并使用新方法或新功能添加新示例！ 在这里实现的是： Madwick AHRS算法-四元数-x-IO Mahony AHRS算法-四元数-x-IO 陀螺仪数据集成-欧拉角-菲尔·金-修改后的旋转序列以比较结果 加速度计数据集成-欧拉角-菲尔·金-将g修改为1，旋转顺序并添加了偏航角/航向/ psi计算。 不使用偏航数据计算，因为它是必需的。 线性卡尔曼滤波器（KF）-四元数-Phil Kim-进行了修改。 学习使用Q和R矩阵。 扩展卡尔曼滤波器（EKF）-欧拉角-菲尔·金（Phil Kim）-学习制作Jacobian以及如何影响Q和R矩阵。 无味卡尔曼滤波器（UKF）-欧拉角-菲尔·金（Phil Kim） 扩展卡尔曼滤波器-四元数-PX4自动驾驶仪 无味的卡尔曼滤

烂番茄刮刀 从烂番茄 API 中尽可能多地抓取数据。

React转盘 一个旨在尽可能灵活的React轮播组件。 安装 npm i -S @moxy/react-carousel 或者 yarn add @moxy/react-carousel 该库是用现代JavaScript编写的，并以CommonJS和ES模块的编译变体形式发布。 如果您以较旧的浏览器为目标，请确保相应地进行翻译。 动机 在分析和测试了许多不同的轮播解决方案以进行React后， 确定没有一个现有的解决方案可以作为我们作为代理商开发的众多项目的理想选择。 因此，我们着手构建一个可扩展，易于使用的小型轮播组件。 该项目仍在进行中。 您可以查看“当前缺少的内容。 @moxy/react-carousel与其他软件包有何不同？ 使用最小数量的依赖项。 唯一直接的依赖关系是lodash.debounce 。 除非需要，否则不会高举本地滚动功能。 尊重本机浏览器的滚动行为（

环保公用行业2019Q2投资策略：基本面筑底可期，细分龙头锋芒尽显-20190520-首创证券-33页.pdf

这是 2014/2015 夏季学期 CTU 数字图像处理课程的一个学期项目。 目标是基于以下论文，尽可能实现实时的实时图像变形： 该资料库的“报告”文件夹中包含演示文稿和最终报告，两者均以斯洛伐克文编写，但包含取得的成果图像。 执行 应用程序是用 Python 3.4 64 位实现的，计算量很大的部分是用 C 编写的。使用的 Python 库是：numpy、Pillow 和 TkInter。 对于库的编译，添加了一个非常小的makefile。 应用程序未在 Windows 7 64 位以外的任何其他设备上进行测试。 要启动应用程序，请使用 main.py，其中有一个硬编码的图像路径。 添加和移动控制点使用鼠标左键，删除使用鼠标右键。 结果示例