2、编程与Visual Basic入门

编程与Visual Basic入门

1. 计算机系统:硬件与软件

计算机系统由硬件和软件组成。硬件是计算机的物理组件,软件则是运行在计算机上的程序。下面我们分别介绍计算机硬件和软件的主要组成部分。

1.1 硬件

一个典型的计算机系统包含以下主要硬件组件:
1. 中央处理器(CPU) :计算机执行程序时,CPU 负责实际运行程序。程序的指令存储在计算机内存中,CPU 的工作是逐个获取这些指令并执行相应操作。指令在内存中以二进制数形式存储,例如 11011011 ,对计算机而言可能是执行乘法或读取内存值的指令。
2. 主内存 :也称为随机存取存储器(RAM),是计算机的工作区域。程序运行时,程序本身及其处理的数据都存储在此。例如,使用文字处理程序写文章时,程序和文章都存于主内存。RAM 是易失性存储器,计算机关机后其内容会被清除,它通过微芯片存储。
3. 二级存储设备 :常见的二级存储设备是磁盘驱动器,它通过磁编码将数据存储在圆形磁盘上。多数计算机内置磁盘驱动器,也有可连接计算机通信端口的外部磁盘驱动器,用于备份数据或转移数据到其他计算机。此外,还有多种数据复制和转移设备,如曾经流行的软盘驱动器,近年来已逐渐被 USB 驱动器取代。USB 驱动器使用闪存存储数据,价格便宜、可靠且便于携带。光盘(CD)和数字多功能光盘(DVD)等光学设备也常用于数据存储,数据以光盘表面的凹坑形式编码,通过激光读取。
4. 输入设备 :用于收集计算机外部世界的数据并传输给计算机,常

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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