11、可持续发展视角下的农业与建筑革新

可持续发展下农业与建筑革新探索

可持续发展视角下的农业与建筑革新

1. 农业领域的创新与挑战

在农业领域,一些新兴的农业技术和模式正逐渐崭露头角。垂直农场系统就非常适合低光照(高纬度地区)和干旱地带,比如海湾国家远离种植区的城市。不过,其投资成本较高,每平方米在 1000 至 3000 英镑之间,具体取决于所需的自动化程度,预计投资回报期为 5 - 7 年。这种技术在智慧城市中备受关注,因为其作物生长周期短,信息流动对于把握作物上市时间至关重要,而且还能通过调节光照来控制作物的成熟速度,但这种调节有一定的局限性。

社会对种植食物的态度也呈现出多样化。目前,消费者所能获取的大部分食物是由专业农场生产的,这些农场有时距离销售点很远。虽然农贸市场带来了一定的本地化和手工生产元素,但这只是一个高成本的小众市场,家庭食品购买者更关注便利性和低成本。一直以来,有相当一部分园艺爱好者会自己种植蔬菜和水果,英国的自留地运动持续受欢迎,有 9 万人在等待名单上。在近期的封锁期间,由于社交距离的限制,家庭食品生产的兴趣激增,但 3 月至 6 月北方地区园艺产品供应最少的“饥饿期”限制了人们的期望。

园艺虽然是一项健康的活动,能为城市生活带来乐趣,但它与市场资本主义的消费文化相悖。欧洲的小农经济几乎已经消失,因为它与贫困、繁重的劳动、无知和社会孤立联系在一起。在英国和欧洲,农民的土地常常被城市居民购买用于周末和乡村度假。一些夫妇会尝试园艺,但随着热情消退和困难显现,他们往往会在几年内转向易于管理的草坪和果园。不过,园艺机器人具有巨大的潜力,尽管其资本成本较高,但生活方式带来的好处可以弥补这一点。例如,自动割草机已经问世多年,未来小型电动拖拉机自动完成行作物工作也似乎是必然趋势。

在人类世,控制矿物循环至关重要。农

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法螺旋策略的切换逻辑条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性优化方向。
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