Bagaimana untuk melaksanakan navigasi autonomi dan algoritma kawalan autonomi dalam C++?

Bagaimana untuk melaksanakan navigasi autonomi dan algoritma kawalan autonomi dalam C++?

Navigasi autonomi dan kawalan autonomi adalah salah satu titik panas penyelidikan dalam bidang kecerdasan buatan. Mereka boleh membolehkan mesin mempunyai keupayaan untuk membuat keputusan dan bertindak sendiri. Dalam bahasa pengaturcaraan C++, kita boleh menggunakan perpustakaan grafik dan algoritmanya yang berkuasa untuk melaksanakan navigasi autonomi dan algoritma kawalan autonomi. Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk melaksanakan dua fungsi utama ini dalam C++ dan menyediakan contoh kod.

Mula-mula, mari kita bincangkan cara melaksanakan algoritma navigasi autonomi. Navigasi autonomi melibatkan kedudukan autonomi dan perancangan laluan mesin dalam persekitaran yang tidak diketahui. Dalam C++, kita boleh menggunakan OpenCV untuk melaksanakan pemprosesan imej dan fungsi penglihatan mesin. Berikut ialah kod sampel ringkas yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan OpenCV untuk pemprosesan imej dan pengesanan tepi untuk mencapai navigasi autonomi.

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        return -1;
    }

    cv::Mat frame, gray, edges;
    while (1) {
        cap >> frame;
        cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::Canny(gray, edges, 50, 150);

        cv::imshow("Frame", frame);
        cv::imshow("Edges", edges);

        if (cv::waitKey(1) == 'q') {
            break;
        }
    }

    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

Kod di atas menangkap setiap bingkai imej dengan menghidupkan kamera dan menukarnya kepada imej skala kelabu. Kemudian menggunakan algoritma pengesanan tepi Canny, kita boleh mencari tepi objek dalam imej. Dengan cara ini, apabila mesin menavigasi dalam persekitaran yang tidak diketahui, ia boleh mengenal pasti kedudukan dan sikap objek dengan mengesan tepi dan membuat keputusan yang sesuai.

Seterusnya, mari kita bincangkan cara melaksanakan algoritma kawalan autonomi. Kawalan autonomi melibatkan mesin membuat keputusan dan tindakan berdasarkan maklumat alam sekitar dan tugas sasaran. Dalam C++, kita boleh menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melaksanakan fungsi kawalan autonomi. Berikut ialah kod sampel ringkas yang menunjukkan cara menggunakan rangka kerja Qt dan pustaka rangkaian saraf untuk melaksanakan fungsi kawalan autonomi.

#include <QtCore>
#include <QtGui>
#include <QtWidgets>
#include <QNeuralNetwork>

int main(int argc, char *argv[]) {
    QApplication app(argc, argv);

    QNeuralNetwork nn;
    nn.setLayerSizes({2, 3, 1});
    nn.setLearningRate(0.1);

    QVector<QVector<qreal>> input = {{0, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {1, 1}};
    QVector<qreal> output = {0, 1, 1, 0};

    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        for (int j = 0; j < input.size(); ++j) {
            nn.train(input[j], {output[j]});
        }
    }

    QVector<qreal> result;
    for (const auto& in : input) {
        result.push_back(nn.predict(in)[0]);
    }

    qDebug() << result;

    return app.exec();
}

Kod di atas menggunakan rangka kerja Qt dan perpustakaan QNeuralNetwork untuk melaksanakan rangkaian neural yang ringkas. Kami mentakrifkan rangkaian saraf dengan dua input, tiga nod lapisan tersembunyi dan satu output, dan menetapkan kadar pembelajaran kepada 0.1. Kemudian kami menggunakan masalah XOR standard sebagai data latihan untuk latihan, dan mendapatkan pemberat rangkaian saraf dengan latihan berulang 1000 kali. Akhir sekali, kami menggunakan rangkaian saraf terlatih untuk meramal data input baharu dan mendapatkan hasil keluaran.

Di atas ialah contoh mudah tentang cara melaksanakan navigasi autonomi dan algoritma kawalan autonomi dalam C++. Sudah tentu, aplikasi sebenar mungkin melibatkan algoritma dan teknik yang lebih kompleks, tetapi contoh kod yang disediakan di sini boleh berfungsi sebagai titik permulaan. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memahami dan melaksanakan navigasi autonomi dan algoritma kawalan autonomi.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan navigasi autonomi dan algoritma kawalan autonomi dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!