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作者:co lin 【导读】:网上关于AOI算法的文章很多了,但大多语焉不详,一上来就9宫格十字链表,直接把人整懵。本文试图由浅入深的介绍AOI算法的形成,希望能把AOI解决的问题,以及它的核心逻辑讲清楚。如果读完之后能所有启发,那本文的目的就达到了。 AOI 算法是大型多人在线的游戏服务器中一个非常重要的基础模块,它很大程度上决定了服务器的运行效率。那么什么是AOI呢?AOI全称为Area Of Interest,翻译过来叫感兴趣的区域,通俗的讲是一个游戏对象在场景中的视野,这个视野可以大到
1、算法简介 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法即坐标旋转数字计算方法,是J.D.Volder1于1959年首次提出,主要用于三角函数、双曲线、指数、对数的计算。该算法通过基本的加和移位运算代替乘法运算,使得矢量的旋转和定向的计算不再需要三角函数、乘法、开方、反三角、指数等函数,计算向量长度并能把直角坐标系转换为极坐标系。因为Cordic 算法只用了移位和加法,很容易用纯硬件来实现,非常适合FPGA实现。 CORDIC算法是天平称重思想
2023 年 10 月 27 日,蛰伏了 3 年之久的极越 01 正式上市,相比于已经曝光到几乎明牌的整车,我更对极越 01 所搭载的这套辅助驾驶系统更感兴趣。 主要有两个点: Apollo 高阶自动驾驶能力全面赋能 单挑特斯拉,中国唯一的量产纯视觉方案 这两个点提取一个关键词最终都落在了「纯视觉」上,如果长期研究辅助驾驶技术的对纯视觉辅助驾驶方案都不陌生,这是目前仅有特斯拉一家量产应用上车的智驾方案。 在 2023 年新能源汽车行业如此内卷的态势下,极越 01 作为一个新选手要用什么姿态来夺
早之前的朋友知道我发过一个用chatgpt分析出来的 FPGA图像处理的知识树,里面包含了从色域,镜头,接口和算法。然后我就发现这个算法部分chatgpt 给我整理的比较乱,查询了一番,确实发现图像算法分类很杂。于是我就想利用chatgpt帮我把图像算法分类给我整理一下,好家伙,这一下子就捅了马蜂窝。Chatgpt滔滔不绝,于是我就顺着它,整理出了一份图像处理算法分类思维导图。 图像处理算法被分成了16个类目,每个类目再一级,二级细分,然后我再根据自己的理解去查询相关的知识点,最后对相关解释整
要将C语言算法移植到FPGA(现场可编程门阵列),需要经过以下步骤: 确定算法:首先,你需要确保要移植的C语言算法是合适的。FPGA适合并行计算和高度可定制的应用。因此,你需要选择一个适合FPGA实现的算法。 确定FPGA平台:选择一个合适的FPGA平台进行移植。不同的FPGA平台具有不同的资源和架构,因此需要根据算法的需求选择合适的平台。 了解FPGA编程语言:熟悉FPGA编程语言,如VHDL(硬件描述语言)或Verilog。这些语言用于描述FPGA上的硬件电路。 进行硬件设计:将C语言算法
光谱传感检测技术是科学研究和工业生产中广泛应用的一种光学分析技术,凭借其对物质光谱指纹的特异性辨识能力,在生物医药、遥感测绘、环境监测、智慧农业、工业自动化等领域起到了不可替代的作用。随着现场快检和轻载荷平台应用需求的急剧增加,常规的桌面型光谱仪因为体积大、操作复杂、价格昂贵等问题难以达到技术要求,迫切需要便携式、低成本的光谱传感检测平台;而大数据、物联网等信息技术的快速发展,也有望通过与便携式光谱检测技术融合开启全新的应用。 近年来各种光谱系统小型化的技术层出不穷,甚至有芯片级的光谱检测平台
  姿态估计的作用? 姿态估计是飞控算法的一个基础部分,而且十分重要。为了完成飞行器平稳的姿态控制,首先需要精准的姿态数据作为控制器的反馈。   飞控姿态估计的难点? 姿态估计的一个难点主要是一般选用的惯性传感器,都是MEMS器件,精度相对较差;此外,实际工作中很难准确的判定姿态估计的是否准确。   姿态估计的指标? 一般考虑三个性能,收敛性、精确性、准确性。 收敛性:即估计出的姿态角数据不会轻易发散,在动态变化时,能很快的收敛到对应的角度; 精确性:比如飞行器放置不动,此时得到的姿态角在0度
一. 简介 由于在项目中需要使用的MPU6050,进行姿态解算,计算中设计到arctan 和 sqr(x*2 + y * 2),这两部分的计算,在了解了一番之后,发现Cordic算法可以很方便的一次性求出这两个这两部分的计算。另外也可以一次性求出sin和cos的值。另外该算法还可以计算其他的一些公式(没做过多的了解)。 二.Cordic算法 该算法的核心实现就是旋转逼近,每次旋转一定的角度,无限的逼近所给定的角度值。 1. 理论基础 首先有向量P0,现在要将其旋转θ角度,到Pm。那么Pm的坐标
以前用rand和srand生成过伪随机数,伪随机数的序列是固定的,今天学习生成真正的随机数的生成。 熵池 利用/dev/urandom可以生成随机数的值,/dev/urandomLinux下的熵池,所谓熵池就是当前系统下的环境噪音,描述了一个系统的混乱程度,环境噪音由这几个方面组成,如内存的使用,文件的使用量,不同类型的进程数量等等。 利用/dev/urandom可以生成随机数的值,/dev/urandomLinux下的熵池,所谓熵池就是当前系统下的环境噪音,描述了一个系统的混乱程度,环境噪音
DPC通常作为ISP算法流程里面的第一个模块,原理也很简单。DPC 应对的主要问题是传感器像素的缺陷,这些缺陷可能源于制造缺陷、长期磨损或外部因素如灰尘侵入,这些缺陷像素在成像时无法准确记录光线信息,表现为静态的亮点、暗点或彩点,从而破坏图像的整体质量 坏点校正技术的实施通常涉及两个阶段:检测和校正。在检测阶段,算法分析传感器输出的原始图像数据,识别出异常。然后,在校正阶段,利用周围正常像素的值采用插值等方法对这些异常像素进行修复。这一过程的关键在于恰当平衡,以去除缺陷的同时尽可能保留图像的真