美国铁路客运公司Amtrak全面推出电子车票

Amtrak 推出电子车票计划,实现车票无纸化
美国铁路客运公司 Amtrak 推出电子车票计划,乘客可通过移动设备购买车票,使用 QR 码检票,实现车票无纸化。此计划已在美国五条铁路进行试点,效果显著,乘客购票体验更佳,丢失车票情况减少。

针对排队取票浪费时间,火车人工检票的方法落后,美国铁路客运公司Amtrak全面推出电子车票(eTicket) 计划,努力推行车票无纸化。公司 CEO Joe Boardman 表示:“电子车票为乘客带来更方便和弹性的购票体验,这种创新性技术也正改变 Amtrak 一些运营商业模式。”

你可以使用移动设备上网 购买车票,或使用Amtrak 的 iPhone 应用预定和支付车票。支付成功后你会收到一封邮件,里面附有 PDF 文件格式的火车票。如果是使用智能手机接收邮件的话,检票时只要打开 文件将二维码对准检票器即可。这样能节省下不少纸张。

如果你没有智能手机的话,也可以在家里把火车票打印出来。如果车票丢失,只要重新打印即可。

Amtrak电子车票计划并非只有一个试点,之前已经在美国五条铁路做了尝试。结果大受欢迎,很多乘客改变了购票的方式,丢失车票的情况为大幅减少。

本月上旬,纽约 Metropolitan Transportation Authority 在 Metro-North Railroad也已经采用基于智能手机的检票方式。包括德国、法国在内的几个欧洲国家也开始采用了这种二维码的方式。

妳也想使用Amtrak的电子车票吗?欢迎大家讨论。

vialatimes

槐序雷锋网专稿,转载请注明来自雷锋网及作者,并链回本页)
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期。 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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