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[POJ 1328] Radar Installation （区间贪心）

POJ - 1328 给定若干个 x轴上方的点，要求最少的圆，使得每个点都被圆覆盖其中圆心在 x轴上，半径为 D 有一个很直接的贪心思路，就是先考虑最左边未覆盖的点在覆盖它的情况下，尽量把圆向左移。这个做法是错误的，因为圆并不是矩形，例如以下数据 Input: 2 3 0 0 1 3 Output: 1 正确的做法是预处理出覆盖每个点的圆心的范围然

POJ 1328 Radar Installation 雷达安装贪心问题求解

题目链接： POJ 1328 Radar Installation Description Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea

uvalive 2519 - Radar Installation(区间选点问题）

题目连接：2519 - Radar Installation 题目大意：给出n和半径r，然后给出n个坐标，现在要求在x轴选出最少的点，以这些点为圆心，半径为r画圆，要求将所有点均在画的圆内。解题思路：区间选点问题，就是变形了一下。 #include <stdio.h>#include <string.h>#include <math.h>#includ

(已开源-ICRA2023) High Resolution Point Clouds from mmWave Radar

本文提出了一种用于生成高分辨率毫米波雷达点云的方法：RadarHD，端到端的神经网络，用于从低分辨率雷达构建类似激光雷达的点云。本文通过在大量原始雷达数据上训练 RadarHD 模型，同时这些雷达数据有对应配对的激光雷达点云数据。本文的实验表明，即使是在未遇见过的场景以及存在严重烟雾遮挡的情况下，RadarHD也能生成丰富的点云数据。同时，这些生成的点云也能应用于现有的激光雷达里程计和建图方法中

论文解读--High-resolution Automotive Radar Point Cloud Imaging and Processing

高分辨汽车雷达点云成像和处理摘要汽车雷达具有体积小、硬件成本低、全天候工作、高分辨率等公认的优点，是高级驾驶辅助系统(ADAS)必不可少的一类重要传感器。然而，低角度分辨率和低成像性能的限制很难满足下一阶段ADAS的需要。新兴的4D成像雷达采用多芯片级联多输入多输出(MIMO)技术，可以在方位角和仰角尺寸上实现高分辨率，提供高质量的三维点云图像。本文提出了一种集成高分辨率MI

POJ 1328 Radar Installation 贪心

题意：海中有许多岛屿，现在要再海岸上建立雷达，但是每个雷达的覆盖半径只有d，为了使每个岛屿都被覆盖到，求最少需要多少雷达。（建立坐标系，海岸为 x 轴，岛屿以坐标形式给出。题解：先求出每个岛屿的被覆盖范围，即当岛屿被可以被覆盖时，雷达可以建立的最左位置及最右位置。将每个岛屿的最左位置升序排列，然后贪心求解。 #include <cmath>#include <algorithm> #inc

GNU Radio Radar Toolbox编译及安装

文章目录前言一、GNU Radio Radar Toolbox 介绍二、gr-radar 安装三、具体使用四、OFDM 雷达仿真前言 GNU Radio Radar Toolbox（gr-radar）是一个开放源码的工具箱，用于 GNU Radio 生态系统，主要目的是为雷达信号处理提供必要的工具和函数。本文记录在 GNU Radio Radar Toolbox 的编

貪心：：poj1328 radar installation poj2109 Power of Cryptography poj2586 Y2K Accounting Bug

貪心，就是步步為贏。這是ACM知識表里基礎算法中的貪心部分，屬於水題範疇。 1. poj1328 radar installation 題目：照抄了。 Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island

2018北大暑校acm算法训练课程 Radar Installation 贪心

总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea side. And any rad

[深度估计]RIDERS: Radar-Infrared Depth Estimation for Robust Sensing

RIDERS: 恶劣天气及环境下鲁棒的密集深度估计论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.02067.pdf 作者单位：浙江大学, 慕尼黑工业大学代码链接：https://github.com/MMOCKING/RIDERS 1. 摘要（Abstract）恶劣的天气条件, 包括雾霾、灰尘、雨雪和黑暗, 给准确的密集深度估计带来了巨大挑战。对于依赖

数学建模--Radar图绘制

1.Radar图简介最近在数学建模中碰见需要绘制Radar图(雷达图)的情况来具体分析样本的各个特征之间的得分与优劣关系，这样的情况比较符合雷达图的使用场景，一般来说，雷达图适用于展示多个维度的数据，并在一个平面上直观地呈现出不同维度的变化趋势，比较适用的场合如下: ∙ \bullet ∙综合评价：雷达图是理想的工具，能够直观展示多个评价指标的得分，为综合评估提供清晰的整体

4D Radar~开源数据汇总

4D Radar在自动驾驶领域中越来越受关注，在价格和功能上都有比较大的竞争力，相关研究也逐渐open，今天为大家盘点下开源的4D Radar数据，为相关科学研究提供保障！ 1Astyx 数据集链接：http://www.astyx.net 论文名称：Automotive Radar Dataset for Deep Learning Based 3D Object Detection A

ros2 sensors :lidar, camera, radar,etc

Wiki - Gitee.com ROS 2 Migration: Camera · ros-simulation/gazebo_ros_pkgs Wiki · GitHub

poj 1328 Radar Installation 贪心暑假第三题

去年大一的时候，看到这题，真心感觉自己不会，没思路，今天顺手就打出来了。。下面的思路是其他博主写的的，拿过来借鉴思路：该题题意是为了求出能够覆盖所有岛屿的最小雷达数目，每个小岛对应x轴上的一个区间，在这个区间内的任何一个点放置雷达，则可以覆盖该小岛，区间范围的计算用[x-sqrt(d*d-y*y),x+sqrt(d*d-y*y)];这样，问题即转化为已知一定数量的区间，求最小数量的点，使得

TI radar_toolbox中的文档说明

分享ti雷达工具箱中的文档，如下图所示其中software_guides中内容如下 using_uniflash_with_mmwave.html：使用Uniflash烧录bin文件using_ccs_debug.html：使用CCS连接EVM板进行debugUnderstanding_UART_Data_Output_Format.html：输出数据的格式说明其中hardwar

（转）Apollo 2.0 框架及源码分析(三) | 感知模块 | Radar Fusion

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33852112 文章提到了几个点：一、雷达radar部分： Apollo 2.0 的坐标体系是以 Lidar 为基准的。Apollo 可能认为 Velodyne 的位置是最准确的，因此 Camera 的位置标定参考 Velodyne, Radar 的标定参考 Camera。阿波罗的感知几乎都依赖高精地图预先做ROI处理，以

多模态感知论文阅读笔记 | CVPR 2023, Depth Estimation from Camera Image and mmWave Radar Point Cloud

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MjgxMjgyMg==&mid=2247486213&idx=1&sn=c9680e0c959a6862bc92fea58029cb4c&chksm=cf51b9fcf82630ea7cc727665bbab30178e7652d74edc046f794111819948c5a21480172a50d#rd

HDU-2295___Radar —— 二分 + DLX重复覆盖

题目链接：点我啊╭(╯^╰)╮ 题目大意： n n n 个城市、 m m m 个雷达，最多可以用 k k k 个雷达，然后给出城市和雷达的坐标，要求雷达的最小覆盖半径，使得所有城市都被雷达覆盖？？？解题思路：很清晰是一道DLX重复覆盖的题，本题的精度要精确到 1 e − 8 1e-8 1e−8，所以只能用二分，二分的可行性判断是所用的雷达数是否 ≤ k ≤k ≤

基于matlab模拟RADAR预警雷达

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划

TRS 2023 | Spurs in Millimeter-Wave FMCW Radar System-on-Chip

原始笔记链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MjgxMjgyMg==&mid=2247486779&idx=1&sn=c75171844595150abc48d2dd59e7255f&chksm=cf51bfc2f82636d4e3f9c8526d0f25df1bea5496d9945d1e963961fea8c8fd630e7670b99afb#r