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← Smoothing Algorithm - Artificial Intelligence for Robotics

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Showing Revision 1 created 10/02/2016 by Udacity Robot.

  1. 在路径规划的课上 我们把路径描述成二维网格中一连串的点
  2. 就像这些一样
  3. 出于(路径)平滑化的目的 我们会把第i个点称作 x_i
  4. 这一连串的点可以从 x_0 数到 x_n-1
  5. 其实这里每一个点的坐标都是二维的 不过这对平滑化而言无关紧要
  6. 无论你是一维二维还是三维
  7. 这里是平滑化算法 我们会创造名为y_i的变量 值与对应的x_i相等
  8. 记住这些x点是路径规划找出来的 没有经过平滑化的点
  9. 然后我们优化这两项条件
  10. 第一项条件是最小化这个表达式 第二项条件看起来也差不多
  11. 在第一项条件 我们要最小化原始点与对应的平滑点之间的差平方
  12. 在第二项条件 我们要最小化相邻两个平滑点之间差平方
  13. 这里是一个小测试
  14. 如果我们只优化第一项条件——不管第二项条件——那么我们会得到
  15. 原始路径?平滑路径?还是什么都没有? 来三选一