三维ESDF map
时间: 2023-11-18 11:56:53 浏览: 92
ESDF是Euclidean Signed Distance Field的缩写,即欧几里得有符号距离场。三维ESDF map是一种用于路径规划的地图结构,它可以表示环境中每个点到最近障碍物的欧几里得距离,并且可以表示该点是否在障碍物内部或外部。ESDF map可以通过多个1-D维度上的距离计算,最终得到3-D空间上的距离值。在路径规划中,ESDF map可以用于计算机器人到目标点的最短路径,并且可以考虑到环境中的障碍物,避免机器人与障碍物发生碰撞。
相关问题
JavaEsSparkSQL.esDF API文档
JavaEsSparkSQL.esDF API 是一个与 Elasticsearch 进行交互的 Java API,用于将 Elasticsearch 中的数据读入 Spark SQL DataFrame 中。下面是该 API 的详细文档:
## 方法
### esDF(sparkSession: SparkSession, resource: String): Dataset<Row>
读取 Elasticsearch 中的数据并将其转换为 Spark SQL DataFrame。
参数:
- `sparkSession`:SparkSession 对象。
- `resource`:Elasticsearch 中的索引或搜索查询。
返回值:
- `Dataset<Row>`:表示 Elasticsearch 中数据的 Spark SQL DataFrame。
## 示例
以下示例展示如何使用 esDF API 从 Elasticsearch 中读取数据并将其转换为 Spark SQL DataFrame。
```java
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import static org.elasticsearch.spark.sql.api.java.JavaEsSparkSQL.esDF;
public class ReadFromElasticsearch {
public static void main(String[] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("ReadFromElasticsearch")
.master("local[*]")
.config("es.nodes", "localhost")
.config("es.port", "9200")
.getOrCreate();
Dataset<Row> df = esDF(spark, "index_name/_search?q=*");
df.show();
}
}
```
在上面的示例中,我们使用 esDF API 从 Elasticsearch 中读取名为 `index_name` 的索引的所有文档,并将其转换为 Spark SQL DataFrame。最后,我们使用 `show()` 方法显示 DataFrame 中的数据。
如何计算the gradient of ESDF
ESDF指的是Euclidean Signed Distance Field(欧几里得带符号距离场),其本质上是一个函数。在计算机图形学中,通常使用有限元方法或有限差分方法来计算ESDF的梯度。
在有限元方法中,首先将ESDF定义为一个离散的网格,然后在每个网格节点处计算其梯度。这可以通过将ESDF表示为一个插值函数来完成,例如线性插值或三次样条插值。然后,使用数值方法,如有限元法,来求解该插值函数在每个节点处的梯度。
在有限差分方法中,可以使用中心差分法来计算ESDF的梯度。中心差分法通过在目标点周围的点上进行函数值的差分来估计梯度。具体来说,对于一个二维网格上的点,可以在x和y方向上分别使用中心差分估计其梯度:
$$\frac{\partial f}{\partial x} \approx \frac{f(x+h,y)-f(x-h,y)}{2h}$$
$$\frac{\partial f}{\partial y} \approx \frac{f(x,y+h)-f(x,y-h)}{2h}$$
其中,$h$是差分的步长,通常取一个较小的值。然后可以使用这些差分来计算ESDF在该点的梯度。
总之,计算ESDF的梯度可以通过数值方法来实现,具体方法取决于所采用的离散化方法。
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