離散數(shù)學(xué),就是構(gòu)筑這‘靈魂’的基石語言?!?/p>
他的聲音充斥著一股可以洞穿本質(zhì)的力量。
“先說路徑規(guī)劃(Routing)?!标惸氖种冈诓枧_上虛點。
“現(xiàn)實世界的道路網(wǎng)是什么?
拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)!
這就是最典型的圖(Graph)!
每一個路口是頂點(Vertex),每一條道路是邊(Edge)。
從A點到B點,尋找最優(yōu)路徑,無論是全局導(dǎo)航還是局部避障,核心是什么?
圖論(Graph
Theory)的經(jīng)典算法!”
“Dijkstra(迪杰斯特拉算法)求最短路,A*(A-Star)搜索結(jié)合啟發(fā)信息快速尋優(yōu),RRT(快速擴展隨機樹)在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境里高效探索可行空間。。。
這些算法的底層,哪一樣不是離散數(shù)學(xué)的骨架在支撐?
你告訴我,一個精通圖論、能將復(fù)雜道路網(wǎng)絡(luò)抽象成高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并設(shè)計出最優(yōu)路徑搜索算法的專家,是不是智能駕駛最渴求的人才?”
顧南舟的呼吸微微一滯。
圖論!這正是他博士期間的核心研究方向之一。
Dijkstra、A*的復(fù)雜度分析,RRT的概率完備性證明,都是他爛熟于心的領(lǐng)域。
陳默竟然如此精準(zhǔn)地將其定位為路徑規(guī)劃的核心?
仔細想想還真是,他下意識地看向?qū)γ娴氖Y雨宏和卞金鱗。
蔣雨宏端著茶杯,鏡片后的目光沉靜如水,看不出波瀾,但顧南舟敏銳地捕捉到他微微頷首的動作,那是對陳默觀點的無聲認(rèn)可。
卞金鱗則完全放下了杯子,身體前傾,眼神發(fā)亮,像聽到了什么極其關(guān)鍵的點子,臉上毫不掩飾地寫著“沒錯!就是這樣!”。
陳默沒有停頓,指尖移動,仿佛在茶臺上推演著更復(fù)雜的邏輯。
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