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如何判断两条轨迹（或曲线）的相似度？
判断两条轨迹的相似性方法有很多 基于点方法： EDR，LCSS，DTW等 基于形状的方法： Frechet， Hausdorff 基于分段的方法：One Way Distance, LIP distance 基于特定任务的方法：TRACLUS， Road Network，grid等 附上本人总结的Trajectory Distance从解析法求解得到微分方程，进而推导出轨迹拟合问题；. 从数值法求解得到代数方程，进而推导出轨迹插值问题。. 本篇具体讨论一下两种思路的共同点与不同点. 1. 轨迹拟合. 这里罗列了主流的一些解析法求解的方法和结论（博主的数学比较差，实在是轨迹优化04. 轨迹拟合 & 轨迹插值
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组轨迹模型(GBTM)拟合、评价与正式结果报告
首先，我们要绘制总体的发展曲线，肉眼观察总体异质性（样本量比较多的时候往往难以区分，除非数据具有明显的分离特征），不过按照领导要求，咱们还是放上去。 然后，我们要借助组轨迹模型发现总体的异质性。 做探索性的“广撒网”是组轨迹模型的第一步 ：①构建多个含有不同组（一般是2~6组）的组轨迹模型，每个模型分别拟合线性、平 根据我的理解， 峰值误差 评价了曲线的峰值在取值大小方面的误差， 差值误差 评价的是曲线峰值在时间先后的误差；最后 绝对误差 评价了曲线在除掉峰值之外的整条曲线的匹配程度 ；我觉得这个标准算是全面而且挺科学的；当然简单来判断的话，我觉得 只要算绝对误差或者就像评论里说的逐点求差 平方和 就可以了 修改下，算绝对误差好一 如何求两条曲线的相似程度？
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智能优化算法改进三个定性分析实验：收敛行为分析，种群
实验一：收敛行为分析（Convergence behavior analysis） 以单峰函数F1和多峰函数F18为例，PSO求解不同测试函数的行为通过搜索历史、平均适应度值、轨迹、和收敛曲线4个指标进行评估。该实验由随机分布在二维搜索空间中的50个个体开始， R 方测度 了回归直线对观测数据的拟合程度，如果说所有的观测点都落在直线上，则SSE=0，此时 R^2 =1,拟合是完全的，如果y的变化与X无关，则SSR=0，也就是 R^2 =0，所以可以得到R方的取值范围在【0,1】，同时根据计算公式，也可以得到，R方越接 为什么要用R²来看拟合效果的好坏，而不是用残差平方和
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移动机器人进行轨迹规划之后，如何进行速度规划?
摘要：运动规划是移动机器人自主导航系统中的重要模块之一，相关算法研究成果层出不穷，本文将曲线插值拟合算法拆解为三个子类算法：基于插值的规划算法、基于特殊曲线的规划算法及基于优化的规划算法，并沿时间顺序概述相关算法的发展历程简要介绍 . 轨迹优化01. 简要介绍. 约束 ：也就是求解优化问题的限制条件，在上述滑块模型中，我们有两个约束条件（系统动力学和状态的边界条件）. 最优解 ：寻找可行解中的最优解，通常我们会形式化一个目标函数，上述滑块模型我们的目标函数可 轨迹优化01. 简要介绍
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评价时间序列预测的效果（或精度）的标准（或数学参数）有
R Squared又叫可决系数(coefficient of determination)也叫拟合优度,反映的是自变量x对因变量y的变动的解释的程度.越接近于1,说明模型拟合得越好. R^2(y, \hat{y}) = 1 \frac{\sum_{i=0}^{n} (y_i \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=0}^n (y_i \bar{y})^2} =\frac{ESS}{TSS} = 1 \frac{RSS}{TSS}因此，一般的SfM文章也会进行3D点和轨迹的可视化来进一步定性比较重建的结果。从相机的位置和点云的清晰程度也能看出来重建的效果。如下图[2]：sfm和mvs是怎么评价重建效果？
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如何判断两条轨迹（或曲线）的相似度？
判断两条轨迹的相似性方法有很多 基于点方法： EDR，LCSS，DTW等 基于形状的方法： Frechet， Hausdorff 基于分段的方法：One Way Distance, LIP distance 基于特定任务的方法：TRACLUS， Road Network，grid等 附上本人总结的Trajectory Distance从解析法求解得到微分方程，进而推导出轨迹拟合问题；. 从数值法求解得到代数方程，进而推导出轨迹插值问题。. 本篇具体讨论一下两种思路的共同点与不同点. 1. 轨迹拟合. 这里罗列了主流的一些解析法求解的方法和结论（博主的数学比较差，实在是轨迹优化04. 轨迹拟合 & 轨迹插值
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组轨迹模型(GBTM)拟合、评价与正式结果报告
首先，我们要绘制总体的发展曲线，肉眼观察总体异质性（样本量比较多的时候往往难以区分，除非数据具有明显的分离特征），不过按照领导要求，咱们还是放上去。 然后，我们要借助组轨迹模型发现总体的异质性。 做探索性的“广撒网”是组轨迹模型的第一步 ：①构建多个含有不同组（一般是2~6组）的组轨迹模型，每个模型分别拟合线性、平 根据我的理解， 峰值误差 评价了曲线的峰值在取值大小方面的误差， 差值误差 评价的是曲线峰值在时间先后的误差；最后 绝对误差 评价了曲线在除掉峰值之外的整条曲线的匹配程度 ；我觉得这个标准算是全面而且挺科学的；当然简单来判断的话，我觉得 只要算绝对误差或者就像评论里说的逐点求差 平方和 就可以了 修改下，算绝对误差好一 如何求两条曲线的相似程度？
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智能优化算法改进三个定性分析实验：收敛行为分析，种群
实验一：收敛行为分析（Convergence behavior analysis） 以单峰函数F1和多峰函数F18为例，PSO求解不同测试函数的行为通过搜索历史、平均适应度值、轨迹、和收敛曲线4个指标进行评估。该实验由随机分布在二维搜索空间中的50个个体开始， R 方测度 了回归直线对观测数据的拟合程度，如果说所有的观测点都落在直线上，则SSE=0，此时 R^2 =1,拟合是完全的，如果y的变化与X无关，则SSR=0，也就是 R^2 =0，所以可以得到R方的取值范围在【0,1】，同时根据计算公式，也可以得到，R方越接 为什么要用R²来看拟合效果的好坏，而不是用残差平方和
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移动机器人进行轨迹规划之后，如何进行速度规划?
摘要：运动规划是移动机器人自主导航系统中的重要模块之一，相关算法研究成果层出不穷，本文将曲线插值拟合算法拆解为三个子类算法：基于插值的规划算法、基于特殊曲线的规划算法及基于优化的规划算法，并沿时间顺序概述相关算法的发展历程简要介绍 . 轨迹优化01. 简要介绍. 约束 ：也就是求解优化问题的限制条件，在上述滑块模型中，我们有两个约束条件（系统动力学和状态的边界条件）. 最优解 ：寻找可行解中的最优解，通常我们会形式化一个目标函数，上述滑块模型我们的目标函数可 轨迹优化01. 简要介绍
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评价时间序列预测的效果（或精度）的标准（或数学参数）有
R Squared又叫可决系数(coefficient of determination)也叫拟合优度,反映的是自变量x对因变量y的变动的解释的程度.越接近于1,说明模型拟合得越好. R^2(y, \hat{y}) = 1 \frac{\sum_{i=0}^{n} (y_i \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=0}^n (y_i \bar{y})^2} =\frac{ESS}{TSS} = 1 \frac{RSS}{TSS}因此，一般的SfM文章也会进行3D点和轨迹的可视化来进一步定性比较重建的结果。从相机的位置和点云的清晰程度也能看出来重建的效果。如下图[2]：sfm和mvs是怎么评价重建效果？
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如何判断两条轨迹（或曲线）的相似度？
判断两条轨迹的相似性方法有很多 基于点方法： EDR，LCSS，DTW等 基于形状的方法： Frechet， Hausdorff 基于分段的方法：One Way Distance, LIP distance 基于特定任务的方法：TRACLUS， Road Network，grid等 附上本人总结的Trajectory Distance从解析法求解得到微分方程，进而推导出轨迹拟合问题；. 从数值法求解得到代数方程，进而推导出轨迹插值问题。. 本篇具体讨论一下两种思路的共同点与不同点. 1. 轨迹拟合. 这里罗列了主流的一些解析法求解的方法和结论（博主的数学比较差，实在是轨迹优化04. 轨迹拟合 & 轨迹插值
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组轨迹模型(GBTM)拟合、评价与正式结果报告
首先，我们要绘制总体的发展曲线，肉眼观察总体异质性（样本量比较多的时候往往难以区分，除非数据具有明显的分离特征），不过按照领导要求，咱们还是放上去。 然后，我们要借助组轨迹模型发现总体的异质性。 做探索性的“广撒网”是组轨迹模型的第一步 ：①构建多个含有不同组（一般是2~6组）的组轨迹模型，每个模型分别拟合线性、平 根据我的理解， 峰值误差 评价了曲线的峰值在取值大小方面的误差， 差值误差 评价的是曲线峰值在时间先后的误差；最后 绝对误差 评价了曲线在除掉峰值之外的整条曲线的匹配程度 ；我觉得这个标准算是全面而且挺科学的；当然简单来判断的话，我觉得 只要算绝对误差或者就像评论里说的逐点求差 平方和 就可以了 修改下，算绝对误差好一 如何求两条曲线的相似程度？
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R Squared又叫可决系数(coefficient of determination)也叫拟合优度,反映的是自变量x对因变量y的变动的解释的程度.越接近于1,说明模型拟合得越好. R^2(y, \hat{y}) = 1 \frac{\sum_{i=0}^{n} (y_i \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=0}^n (y_i \bar{y})^2} =\frac{ESS}{TSS} = 1 \frac{RSS}{TSS}因此，一般的SfM文章也会进行3D点和轨迹的可视化来进一步定性比较重建的结果。从相机的位置和点云的清晰程度也能看出来重建的效果。如下图[2]：sfm和mvs是怎么评价重建效果？
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