竞赛练一练 第30期:GESP和电子学会相关题目练习

Day14:CIE一级2022.06_报时的公鸡

故事背景:公鸡在黎明时分会打鸣迎接太阳升起,古人也将鸡鸣声当做晨起的“闹钟”。

1. 准备工作

(1)背景:根据下图绘制两张背景;

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01

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02

(2)删除默认角色,添加角色Rooster。

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2. 功能实现

(1)点击小绿旗,角色Rooster初始化位置、大小,位于舞台左侧,面向右侧,造型为“rooster-a”,背景为“背景1”;

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(2)点击角色Rooster,Rooster从舞台左侧走到右侧,再从右侧走到中间;(注意走的过程中脚不能朝上,并且朝哪个方向走Rooster就面朝哪里)

(3)走完后,切换成造型“rooster-b”,播放声音“rooster”,声音播完后,切换背景为“背景2”。

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3. 设计思路与实现

(1)角色、舞台背景设置

a. 角色设置

删除默认角色,添加角色Rooster。

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b. 舞台背景设置

按照题目要求,绘制两张背景,如下图所示。

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绘制背景

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(2)脚本编写

编程题的功能实现有多种方案,标准答案所示参考程序仅是其中的一种,最终以是否完成题目要求的功能实现效果作为评分依据。

a. 角色:Rooster

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当绿旗被点击时:

  1. 开始:点击绿旗,也就是程序启动,就要执行后续的程序指令。

  2. 初始位置:X=-213,Y=-73。(位于舞台左侧)

  3. 初始方向:90°。(面向右侧)

  4. 初始旋转方式:左右翻转。(注意走的过程中脚不能朝上,并且朝哪个方向走Rooster就面朝哪里)

  5. 初始造型:rooster-a。(造型为“rooster-a”)

  6. 初始大小:90。(角色Rooster初始化位置、大小)

  7. 初始背景:背景1。(背景为“背景1”)

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当角色被点击时:

  1. 重复执行50次:(Rooster从舞台左侧走到右侧,再从右侧走到中间)

    • 移动10步

    • 碰到边缘就反弹

  2. 换成rooster-b造型。(走完后,切换成造型“rooster-b”)

  3. 播放声音rooster等待播完。(播放声音“rooster”)

  4. 换成背景2。(声音播完后,切换背景为“背景2”)

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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