【调剂】福建农林大学计算机科学与技术专业杨长才课题组招收调剂生4名

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学硕、初试需数学一和英语一】福建农林大学计算机科学与技术专业杨长才课题组招收调剂生4名,个人主页: http://www.escience.cn/people/changcaiyang/index.html

杨长才,男,现为福建农林大学计算机与信息学院副教授,主要从事计算机视觉、数字图像处理、模式识别等方面的研究。2012年获得华中科技大学模式识别与智能系统专业博士学位。博士师从刘永才院士、田金文教授。2012年6月至2014年11月在华中科技大学信息与通信工程博士后流动站工作。近年来,主持了国家自然科学基金“基于x射线影像的腔内支架动力特性评价关键技术研究”、中国博士后科学基金特别资助“基于高精度测量的腔内支架实时三维动力学性能评价研究”、中国博士后科学基金面上一等资助“腔内支架的实时动力学特性研究” 等课题的研究工作。在pattern recognition、signal processing、applied optics、infrared physics & technology等杂志上发表论文40余篇(其中20余篇论文被sci收录)。
有意向的考生请将简历及本科期间成绩单发送至:changcaiyang@gmail.com

信息来源网址:

http://muchong.com/t-14091329-1

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同步定位地图构建(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、状态估计及地图成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算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专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。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,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”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(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 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可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 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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