什么是Euclidean Signed Distance Field (ESDF)

Euclidean Signed Distance Field (ESDF) 是一种用于表示三维空间中物体的几何形状和位置信息的数据结构。它是一种体积数据结构，为每个空间点分配一个距离值，表示该点到最近物体表面的距离。当点在物体内部时，距离值为负数，而当点在物体外部时，距离值为正数。ESDF 可以用于许多应用程序，例如机器人路径规划、虚拟现实、游戏开发等领域。通过使用 ESDF，可以快速地计算出障碍物与其他物体之间的最短距离和最优路径，从而提高机器人、游戏对象等的运动效率和准确性。

相关问题

Euclidean distance

欧氏距离（Euclidean Distance）是一种常见的距离度量方法，用于衡量两个向量之间的相似性或差异性。它是通过计算两个向量之间的欧氏距离来衡量它们之间的距离。欧氏距离的计算公式为：d = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)，其中x和y分别表示两个向量的对应分量。\[1\]

举个例子，假设有两个二维向量X=\[1,1\]和Y=\[4,5\]，我们可以使用欧氏距离来计算它们之间的距离。根据欧氏距离的计算公式，我们可以得到：d = sqrt((1-4)^2 + (1-5)^2) = sqrt(9 + 16) = sqrt(25) = 5。因此，向量X和Y之间的欧氏距离为5。\[2\]

欧氏距离常用于机器学习和数据挖掘领域，用于衡量样本之间的相似性或差异性。它可以帮助我们在特征空间中找到最相似或最接近的样本。同时，欧氏距离也可以用于聚类分析、图像处理和模式识别等领域。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [距离度量：欧式距离/曼哈顿距离/切比雪夫距离/闵可夫斯基距离/标准化欧氏距离/余弦距离/汉明距离/杰卡德...](https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/104440898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)

cdist 是一个 SciPy 库中的函数，用于计算数据集中每个数据点与聚类中心之间的距离。其中，data 是一个二维数组，表示数据集；centers 是一个二维数组，表示聚类中心；metric 是一个可选参数，表示要使用的距离度量方法，默认为欧几里得距离（euclidean_distance）。返回值是一个二维数组，表示每个数据点与聚类中心之间的距离。