Fortran，全称为Formula Translation，是一种历史悠久的编程语言，尤其在科学计算领域有着广泛的应用。它的设计初衷是为了方便科学家和工程师编写高效的数值计算程序。在本压缩包“Fortran常用算法程序集-徐士良”中，我们能够找到一系列由徐士良编写的Fortran程序，这些程序涵盖了各种常见的算法，对于学习和理解Fortran编程以及提升计算效率非常有帮助。 让我们了解一下什么是算法。算法是一系列明确的步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。在计算机科学中，算法是程序的基础，它们指导计算机如何处理数据。Fortran中的常见算法包括排序、搜索、数值分析、线性代数、图形绘制等。 1. **排序算法**：例如快速排序、冒泡排序、插入排序和选择排序等，这些都是基础但重要的算法，用于对数组或列表进行有序排列。Fortran的数组操作能力使其在实现这些算法时表现出色。 2. **搜索算法**：如线性搜索和二分搜索，用于在数据集中查找特定元素。在大规模数据处理时，高效搜索算法能显著提高性能。 3. **数值分析算法**：包括数值积分、微分方程求解、根查找等。Fortran在科学计算中的优势在于其处理浮点数的能力和内置的数学函数库，使得这些计算变得简单。 4. **线性代数算法**：如矩阵运算、特征值计算、LU分解等，这些在物理、工程和数据科学等领域至关重要。Fortran的BLAS（基础线性代数子程序）和LAPACK（线性代数包）库为这些算法提供了强大的支持。 5. **图形绘制算法**：虽然Fortran本身并不擅长图形用户界面（GUI）编程，但在配合一些库如GKS、PGPLOT或MPI-IO时，可以实现二维和三维图形的绘制。 在徐士良的程序集中，每个文件可能对应一个或多个这样的算法实现。通过阅读和学习这些代码，我们可以深入理解Fortran语法，掌握如何用Fortran实现算法，同时也能了解到如何优化程序以获得更高的运行效率。此外，这还为我们提供了一个宝贵的参考资源，当我们遇到类似问题时，可以借鉴其中的思路和技巧。 总结来说，"Fortran常用算法程序集-徐士良"是一个珍贵的学习资料，无论是初学者还是经验丰富的程序员，都能从中受益。通过研究这个程序集，我们可以增进对Fortran编程的理解，提升算法实现能力，同时也能够更好地应用于实际的科研和工程问题。

本文详细介绍了ADRC（自抗扰控制）的基本原理、结构及其在实际应用中的操作方法。ADRC作为PID控制的升级版，通过TD（跟踪微分器）、ESO（扩张状态观测器）和NLSEF（非线性控制律）三个核心组件，保留了PID的优点并改良了其缺点。文章重点解析了各组件的作用及数学公式，并提供了C语言实现的ADRC程序代码。此外，还详细说明了11个参数的整定方法，包括TD、ESO和NLSEF的参数调整步骤及注意事项。作者结合自身在电机闭环控制中的实践经验，分享了参数整定的技巧和效果验证方法，为读者提供了实用的操作指南。 ADRC，即自抗扰控制技术，是一种先进的控制策略，它对传统的PID控制进行了扩展和优化。ADRC的核心在于融合了跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈(NLSEF)三个主要组成部分。这种控制技术能够有效应对系统的不确定性和外部干扰，使得系统具有更好的鲁棒性和适应性。 在跟踪微分器(TD)方面，它负责提取信号的快速变化部分，同时保留原始信号的平滑特性。通过合理的设计TD，可以确保控制过程中的快速响应和准确跟踪。扩张状态观测器(ESO)则用于观测系统中未建模动态和干扰的实时状态，通过状态反馈机制，ESO能够有效地补偿系统中的未知动态和干扰，从而提供一个接近真实动态的估计。非线性状态误差反馈(NLSEF)则根据系统的误差和ESO的观测值，生成控制量，实现对系统状态的精确控制。 ADRC通过这三个组件的协同工作，不仅继承了PID控制的简洁性和直观性，还大大提升了控制系统的抗干扰能力和适应性。在实际应用中，如电机闭环控制领域，ADRC表现出了优异的性能，通过精确的参数整定，可以实现对电机的高速准确控制。 文章中还详细提供了ADRC的C语言实现代码，这为实际操作提供了极大的便利。作者不仅在代码层面提供了完整的实现，更在理论和实践中深入解析了各组件的作用及其实现的数学原理。特别是对于ADRC的11个参数，作者详细阐述了其整定方法和过程，这包括了TD、ESO和NLSEF参数的调整步骤和注意事项。此外，作者结合自己在电机闭环控制中的实践经验，分享了参数整定的技巧和验证方法，为读者提供了极富价值的操作指南。 自动控制领域中，ADRC自抗扰控制技术的应用不仅限于电机控制，其在航空航天、工业过程控制、汽车电子以及智能机器人等众多领域都有着广泛的应用前景。随着自动化技术的不断发展，ADRC技术作为处理复杂动态系统的重要手段，其研究和应用将会更加深入。

基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性,基于速度障碍法与改进评价函数的动态窗口DWA算法动态避障研究：地图适应性强且平滑性优化,改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码matlab ,改进DWA算法; 动态避障; 融合速度障碍法; 轨迹平滑性; 自由调节参数; MATLAB代码。,优化DWA算法：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

基于MATLAB的8-PSK（八相移键控）调制解调及其在多普勒频移条件下的同步算法仿真。首先解释了8-PSK的基本原理，包括星座图和时频域特性，然后逐步展示了完整的调制、信道建模（含多普勒效应）、解调以及频偏估计与补偿的具体实现方法。文中不仅提供了详细的MATLAB代码片段，还特别强调了一些容易被忽视的技术细节，如相位偏移设置、滤波器选择、频偏估计技巧等。此外，通过星座图、眼图和频谱对比直观地验证了算法的有效性。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望深入理解数字调制技术和同步算法的人士。 使用场景及目标：适用于需要进行8-PSK调制解调实验的研究环境，旨在帮助用户掌握多普勒频移条件下的频偏估计与补偿技术，从而提升通信系统的可靠性和稳定性。 阅读建议：由于涉及到较多数学推导和具体代码实现，建议读者具备一定的MATLAB编程基础和数字通信理论知识，在阅读过程中可以尝试运行提供的代码并调整相关参数来加深理解。

内容概要：本文详细介绍了无人机航迹规划（UAV）和多无人机航迹规划（MUAV）的基本概念及其在Matlab中的实现方法。首先概述了无人机航迹规划的重要性和应用场景，如军事侦察、环境监测、航拍摄影和快递配送等。接着分别讲解了基于图论和基于采样的两种主要航迹规划算法，前者通过将飞行环境抽象成图模型寻找最优路径，后者则利用随机采样生成可行路径。针对多无人机系统，文中强调了协同作业的需求及其带来的额外挑战。最后给出了一个简化的Matlab代码示例，演示了如何使用基于采样的方法完成单无人机的航迹规划。 适合人群：对无人机技术和Matlab编程有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无人机航迹规划理论及其具体实现方式的学习者；旨在帮助读者掌握不同类型的航迹规划算法，并能够在Matlab环境下进行实验验证。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附有具体的代码实例，有助于读者更好地理解和实践相关算法。

本文详细介绍了使用ORCA（Optimal Reciprocal Collision Avoidance）算法进行动态速度避障的原理和实现方法。ORCA算法通过计算Agent之间的相对速度和位置，生成约束线以避免碰撞。文章首先解释了速度避障的基本原理，包括如何将空间坐标系转换为速度坐标系，并详细描述了如何计算最快脱离碰撞区域的向量。接着，文章介绍了如何获取邻居Agent并生成约束线，以及通过动态规划求解可行速度范围的过程。最后，提供了完整的示例代码和测试效果，展示了ORCA算法在多Agent导航中的实际应用。 ORCA动态速度避障算法是一种用于多智能体系统中的避障方法，尤其适用于需要在动态环境中进行实时避障的场景。算法的核心思想是通过分析智能体（Agent）之间的相对速度和位置信息，计算出最优的相对运动策略，确保在保证安全的前提下以最快的速度脱离潜在的碰撞区域。 在详细阐述ORCA算法的实现之前，文章首先介绍了速度避障的基本原理。这包括将传统的空间坐标系转换为速度坐标系，从而使得动态避障问题得以在速度空间内得到解决。文章进一步解释了如何根据Agent之间的相对运动状态确定最快的脱离向量，以此为基准来避免与其他Agent的碰撞。 在算法的具体实施部分，文章着重讲解了如何识别邻近的Agent，并基于这些Agent的信息生成约束线。这些约束线实质上是速度空间中的线性约束，它们定义了在保持不碰撞的前提下，Agent可以选择的速度范围。通过这些约束线，可以构建出一系列的线性规划问题，以求解在每个时间步中Agent可行的速度向量。 文章还详细说明了动态规划算法如何被应用于求解这些线性规划问题，从而确保在多Agent环境下的实时计算效率和安全性。动态规划的引入使得算法能够在考虑未来可能的状态变化的情况下，实时地计算出最优的速度向量。 为了加强理论与实践的结合，文章还提供了完整的源代码以及测试结果。这些示例代码不仅包含算法的主体逻辑，还包括了用于生成约束线、求解线性规划问题以及可视化测试结果的辅助函数。通过运行这些示例代码，用户能够观察到ORCA算法在具体多Agent导航场景中的表现，以及如何有效地避免碰撞并优化路径。 ORCA动态速度避障算法以其理论的严谨性和实现的高效性，在多智能体系统导航领域中占据了重要地位。通过实时的相对速度和位置计算，结合动态规划技术，ORCA算法不仅保证了避障的安全性，也展现了极佳的实时处理能力，为多智能体系统的自主导航提供了强有力的技术支持。

Algorithm算法库的函数介绍word格式表格，方便打印 algorithm函数可以通过迭代器或指针访问的任何对象序列，例如数组或某些STL容器的实例。但请注意，算法直接通过迭代器对值进行操作，不会以任何方式影响容器的结构（它永远不会影响容器的大小或存储分配）。 ### C++标准库Algorithm知识点详解 #### 概述 C++标准库中的``头文件提供了大量的通用算法，这些算法可以应用于多种容器类型，包括但不限于数组、向量、列表等。``中的函数通常接受一对迭代器作为参数来指定数据范围，并能够直接对迭代器所指向的值进行操作，而不会改变容器本身的结构，如容器的大小或存储分配。 #### 不修改序列的方法 这部分方法用于检查序列中元素的状态或特性，不会改变元素本身。 - **`bool all_of(first, last, pred)`** - 功能：测试`[first, last)`区间内所有元素满足谓词`pred`时返回`true`，否则返回`false`。 - 示例：检查数组中所有数字是否都大于0。 - **`bool any_of(first, last, pred)`** - 功能：测试`[first, last)`区间内是否有至少一个元素满足谓词`pred`，若是则返回`true`。 - 示例：检查数组中是否存在任何偶数。 - **`bool none_of(first, last, pred)`** - 功能：与`all_of`相反，测试`[first, last)`区间内所有元素都不满足谓词`pred`时返回`true`。 - 示例：检查数组中是否没有负数。 - **`void for_each(first, last, fn)`** - 功能：对`[first, last)`区间内的每个元素应用函数`fn`，并返回函数`fn`的右值引用。 - 示例：对数组中的每个元素执行平方运算。 - **`InputIterator find(first, last, val)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次出现的值`val`，并返回指向该元素的迭代器。 - 示例：查找数组中第一个等于5的元素。 - **`InputIterator find_if(first, last, pred)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次满足谓词`pred`的元素，并返回指向该元素的迭代器。 - 示例：查找数组中第一个偶数。 - **`InputIterator find_if_not(first, last, pred)`** - 功能：与`find_if`相反，在`[first, last)`区间内查找首次不满足谓词`pred`的元素。 - 示例：查找数组中第一个奇数。 - **`Iterator find_first_of(first1, last1, first2, last2)`** - 功能：在`[first1, last1)`区间内查找首次出现在`[first2, last2)`区间内的元素，并返回对应的迭代器。 - 示例：查找数组1中首次出现在数组2中的元素。 - **`Iterator find_end(first1, last1, first2, last2)`** - 功能：在`[first1, last1)`区间内查找最后一次出现在`[first2, last2)`区间内的子序列，并返回对应的迭代器。 - 示例：查找数组1中最后一次出现在数组2中的子序列。 - **`Iterator adjacent_find(first, last)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次相邻重复元素，并返回指向该重复元素的迭代器。 - 示例：查找数组中首次出现的相邻重复元素。 - **`Int count(first, last, val)`** - 功能：统计`[first, last)`区间内等于`val`的元素数量。 - 示例：统计数组中等于3的元素的数量。 - **`Int count_if(first, last, pred)`** - 功能：统计`[first, last)`区间内满足谓词`pred`的元素数量。 - 示例：统计数组中偶数的数量。 - **`pair mismatch(first1, last1, first2)`** - 功能：查找`[first1, last1)`区间与以`first2`开始的序列首次不匹配的位置，并返回不匹配位置的迭代器对。 - 示例：找出两个数组首次不相等的元素位置。 - **`bool equal(first1, last1, first2)`** - 功能：判断`[first1, last1)`区间与以`first2`开始的序列是否完全相等。 - 示例：判断两个数组是否完全相等。 - **`bool is_permutation(first1, last1, first2)`** - 功能：判断`[first1, last1)`区间与以`first2`开始的序列是否是彼此的排列。 - 示例：判断两个数组是否互为排列。 - **`ForwardIterator search(first1, last1, first2, last2)`** - 功能：在`[first1, last1)`区间内查找首次与`[first2, last2)`区间匹配的子序列，并返回匹配起始位置的迭代器。 - 示例：查找一个字符串中首次出现另一个字符串的位置。 - **`ForwardIterator search_n(first, last, count, val)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次连续出现`count`次`val`的子序列，并返回匹配起始位置的迭代器。 - 示例：查找数组中首次连续出现4次数字2的位置。 #### 修改序列的方法 这部分方法会直接修改序列内的元素。 - **`Iterator copy(first, last, Iterator result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素复制到以`result`为起点的新区间。 - 示例：将一个数组复制到另一个数组。 - **`Iterator copy_n(first, n, Iterator result)`** - 功能：从`first`开始复制`n`个元素到以`result`为起点的新区间。 - 示例：复制数组前5个元素到新数组。 - **`OutputIterator copy_if(first, last, result, pred)`** - 功能：从`[first, last)`区间内复制满足谓词`pred`的元素到以`result`为起点的新区间。 - 示例：复制数组中的所有偶数到新数组。 - **`Iterator copy_backward(first, last, result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素复制到以`result`为终点的新区间。 - 示例：将一个数组反向复制到另一个数组。 - **`Iterator move(first, last, result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素移动到以`result`为起点的新区间。 - 示例：将一个数组移动到另一个数组。 - **`Iterator move_backward(first, last, result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素移动到以`result`为终点的新区间。 - 示例：将一个数组中的元素反向移动到另一个数组。 - **`void fill(first, last, value)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的所有元素设置为`value`。 - 示例：将数组中的所有元素设置为0。 - **`void fill_n(first, n, value)`** - 功能：从`first`开始的前`n`个元素设置为`value`。 - 示例：将数组前10个元素设置为1。 以上介绍了``库中部分常用且重要的函数及其功能，通过这些函数的应用，可以极大地简化C++程序中对数据处理的复杂度，提高编程效率。需要注意的是，这些函数的具体用法和参数可能会根据编译器版本和标准的不同有所变化，因此在实际使用过程中应参照官方文档。

内容概要：本文深入探讨了自动驾驶Lattice规划算法的关键组成部分——轨迹采样、轨迹评估和碰撞检测。首先介绍了轨迹采样的重要性和实现方式，分别提供了Matlab和C++代码示例。接着讲解了轨迹评估的标准及其与碰撞检测的关系，同样给出了两种编程语言的具体实现。最后，文章还介绍了优化绘图、增加轨迹预测模块和支持自定义场景加载等功能，进一步增强了算法的应用性和灵活性。 适合人群：对自动驾驶技术和Lattice规划算法感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定编程基础并希望通过实际代码加深理解的人群。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶系统的技术人员，旨在帮助他们掌握Lattice规划算法的核心原理和实现细节，从而应用于实际项目中。通过学习本文提供的代码示例，读者可以在自己的环境中复现算法，并根据需求进行扩展和改进。 其他说明：文章不仅提供理论解释，还包括详细的代码实现步骤，特别是针对C++代码的VS2019编译教程和Qt5.15的可视化支持，使读者能够在实践中更好地理解和应用所学知识。

内容概要：本文深入探讨了自动驾驶Lattice规划算法的关键步骤，包括轨迹采样、轨迹评估和碰撞检测。详细介绍了Matlab和C++两种语言的具体实现方法及其优缺点。文中不仅提供了完整的代码示例，还涵盖了VS2019编译环境配置以及QT5.15用于可视化的集成方式。此外，文章新增了轨迹预测模块和从MAT文件加载场景的功能，进一步增强了系统的灵活性和实用性。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础并希望深入了解路径规划算法的人群。 使用场景及目标：适用于研究机构、高校实验室以及相关企业的科研和技术开发项目。主要目标是帮助读者掌握Lattice规划算法的核心原理，并能够基于现有代码进行扩展和优化。 其他说明：文章强调了理论与实践相结合的学习方法，鼓励读者动手实验，通过修改参数观察不同设置对最终规划结果的影响。同时为后续使用强化学习进行自动调参埋下了伏笔。