条款32：确定你的public继承塑模出is-a关系（Make sure public inheritance models “is-a”）

本条款内容比较简单，略写

1 public继承的含义

public继承意味着“is-a”的关系

如果一个类D（derived）public继承自类B（base）：

• 每个类型D的对象也是一个类型B的对象，反之则不然
• B比D表示了一个更为一般的概念，而D比B表现了一个更为特殊的概念
• 任何可以使用类型B的地方，也能使用类型D；但可以使用类型D的地方却不可以使用类型B
• D是B，B不是D

CoNi-MPC: Cooperative Non-inertial Frame Based Model Predictive Control

摘要

• 提出了多机器人协同的系统，可用于在移动的平台上降落、和目标物保持特定的相对运动等任务
• 直接在目标的坐标系中控制UAV，不对目标的运动做假设
• 在非惯性系（non-inertial frame）中使用NMPC
• 需要目标的相对姿态和速度、角速度以及加速度
• 该框架不需要准确的状态估计、对目标运动模型的先验知识、频繁的重规划

EGO-Planner: An ESDF-free Gradient-based Local Planner for Quadrotors

https://github.com/ZJU-FAST-Lab/ego-planner

摘要

• 欧氏符号距离场（Euclidean Signed Distance Field，ESDF）常用于估计梯度大小和方向
• 轨迹规划只在ESDF很小的子空间进行，更新整个ESDF不必要
• 本文提出ESDF-free的基于梯度的规划框架
• 罚函数的碰撞项基于对比有碰撞的轨迹和无碰撞的引导路径，只有轨迹碰撞新的障碍物时规划器才提取必要的障碍物信息
• 若轨迹是动力学不可行的，则延长轨迹的时间

Rethinking Integration of Prediction and Planning in Deep…

AD论文1: 集成预测与规划综述

自动驾驶中基于深度学习的预测和规划融合方法综述-CSDN博客

自动驾驶中基于深度学习的预测和规划融合方法综述

摘要

摘要主要有三点信息：

• 模块化的自动驾驶系统常把预测和规划作为连续但单独的任务（sequential separate tasks），这种方式没有考虑交通参与者（traffic participants）对自车行为的反应。
• 近期研究表明，集成预测和规划有助于提升驾驶性能。
• 本文系统性地回顾了最先进的（state-of-the-art，SOTA）基于深度学习（deep learning-based）的预测、规划以及综合预测和规划的模型。

网页资料

本文档作为笔记整理的初次尝试

常用的Linux命令介绍：13个基本命令和Shell脚本编程_哔哩哔哩_bilibili

# 文件和目录操作
ls
cd
pwd
# 文本文件的阅读和编辑
cat/tail/head
less/more
nano/vim
# 文件属性
file
where
# 打印
echo
# 例子
Shell programming: variables
Shell programming: for loop