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基于四阶贝塞尔曲线的无人车可行轨迹规划

【知识目标】 掌握:动态磁盘管理方法 【能力目标】 使用LVM实现动态磁盘管理 【思政目标】 磁盘操作程序来不得半点马虎，培养学生精益求精的工匠精神。 [root@dyzx ~]# umount /dev/vg01/lv01 //卸载逻辑卷以便重新格式化 [root@dyzx ~]# mkfs -t ext4 /dev/vg01/lv01 //使用ext4文件系统格式化逻辑卷lv01 [root@dyzx ~]# lvs /dev/vg01/lv01 //查看缩小前的逻辑卷 LV VG Attr LSize Pool Origin Data% Meta% Move Log Cpy%Sync Convert lv01 vg01 -wi-a----- 5.50g [root@dyzx ~]# mount /dev/vg01/lv01 /home/mylv [root@dyzx ~]# echo "I am zhang3" > /home/mylv/zhang3.txt [root@dyzx ~]# umount /dev/

基于自适应滑模控制的不同维分数阶混沌系统的同步

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matlab求二阶偏导代码弹道优化项目[2013] 介绍 这是NTU数学系2013数值优化课程的一个项目。 。 在这个项目中，我的目标是通过控制执行器的向量来优化其轨迹。 轨迹需要将对象从某个开始状态转换为某个目标状态，并受一组一般约束（在这种情况下，这些约束是基本物理学）。 这是路径规划和机器人技术中的常见问题。 我使用和。 该方法首先进行初步猜测（从起点到目标的非常糟糕的轨迹，甚至可能无法满足所有约束条件），然后通过将物理定义为显式约束条件，进行求解，并最终（希望）简化为实际解决方案。 整个轨迹由N步骤预先定义，其中每个步骤代表约束的子集。 通过增加步骤数量，可以提高解决方案的准确性。 繁重的工作是由Matlab自己的为此设置的非线性约束求解器完成的。 注意：我对存储库进行了一些污染，以概括事物，并向其中添加更多项目，以便找到解决方法： 该项目有两个测试用例： 测试案例1：2D寻路 首先是在2.5D空间中的简单寻路，高度表示成本。 我手动编写了代码，这很不错，因为约束梯度（或约束Jacobian）很容易构建。 。 据我所知，它是没有错误的。 在演示文稿的结尾，您可以看到具有各种不同

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