机器人干涉(碰撞)检测基础——Bresenham 直线算法

2024-03-26 09:04

本文主要是介绍机器人干涉(碰撞)检测基础——Bresenham 直线算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

Bresenham 直线算法是一种画线算法,用于确定应选择的n维栅格中的点,以形成两点之间直线的近似值。它通常用于在位图图像中(例如在计算机屏幕上)绘制线图元,因为它仅使用整数加法、减法和位移位,所有这些在历史上常见的计算机体系结构中都是非常便宜的操作。它是一种增量误差算法,是计算机图形学领域最早开发的算法之一。称为中点圆算法的原始算法的扩展可用于绘制圆。
虽然像Wu 算法这样的算法因为可以支持抗锯齿而在现代计算机图形学中也经常使用,但 Bresenham 线算法由于其速度和简单性仍然很重要。该算法用于绘图仪等硬件和现代显卡的图形芯片中。在许多软件图形库中也可以找到它。由于该算法非常简单,因此通常在现代显卡的固件或图形硬件中实现。
如今,“Bresenham”标签用于扩展或修改 Bresenham 原始算法的一系列算法。

历史

Bresenham 的直线算法以Jack Elton Bresenham 的名字命名,他于 1962 年在IBM开发了该算法。2001 年布雷森纳姆写道:
我当时在 IBM 圣何塞开发实验室的计算实验室工作。Calcomp 绘图仪已通过 1407 打字机控制台连接到IBM 1401。[该算法] 于 1962 年夏天(可能提前一个月左右)投入生产使用。当时的程序可以在公司之间自由交换,因此 Calcomp(吉姆·纽兰和卡尔文·赫夫特)拥有副本。1962 年秋天,当我回到斯坦福大学时,我在斯坦福大学计算中心图书馆放了一份副本。1963 年在科罗拉多州丹佛市举行的ACM全国大会上接受了对画线例程的描述。这一年没有出版会议记录,只有一期《ACM 通讯》中的演讲者议程和主题。在我发表演讲后,《IBM Systems Journal》的一位人士问我是否可以发表这篇论文。我很高兴地同意了,他们

这篇关于机器人干涉(碰撞)检测基础——Bresenham 直线算法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/847975

相关文章

Python如何实现PDF隐私信息检测

《Python如何实现PDF隐私信息检测》随着越来越多的个人信息以电子形式存储和传输,确保这些信息的安全至关重要,本文将介绍如何使用Python检测PDF文件中的隐私信息,需要的可以参考下... 目录项目背景技术栈代码解析功能说明运行结php果在当今,数据隐私保护变得尤为重要。随着越来越多的个人信息以电子形

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型,3步搞定一个应

SpringBoot使用Apache Tika检测敏感信息

《SpringBoot使用ApacheTika检测敏感信息》ApacheTika是一个功能强大的内容分析工具,它能够从多种文件格式中提取文本、元数据以及其他结构化信息,下面我们来看看如何使用Ap... 目录Tika 主要特性1. 多格式支持2. 自动文件类型检测3. 文本和元数据提取4. 支持 OCR(光学

利用Python编写一个简单的聊天机器人

《利用Python编写一个简单的聊天机器人》这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python编写一个简单的聊天机器人,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 使用 python 编写一个简单的聊天机器人可以从最基础的逻辑开始,然后逐步加入更复杂的功能。这里我们将先实现一个简单的

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

MySQL中my.ini文件的基础配置和优化配置方式

《MySQL中my.ini文件的基础配置和优化配置方式》文章讨论了数据库异步同步的优化思路,包括三个主要方面:幂等性、时序和延迟,作者还分享了MySQL配置文件的优化经验,并鼓励读者提供支持... 目录mysql my.ini文件的配置和优化配置优化思路MySQL配置文件优化总结MySQL my.ini文件

Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)

《Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)》:本文主要介绍Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细的相关资料,包括开通模型、配置APIKEY鉴权和SD... 目录豆包大模型概述开通模型付费安装 SDK 环境配置 API KEY 鉴权Ark 模型接口Prompt

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个