05章 兵势

凡治众如治寡,分数是也;斗众如斗寡,形名是也;三军之众,可使必受敌而无败者,奇正是也;兵之所加,如以碬投卵者,虚实是也。

治理千军万马就如同治理小部队一样简单,那是由于有严密的组织编制;指挥大军作战就如同指挥小部队作战一样容易,那是由于有有效的号令指挥;统率三军部众 可使其四面受敌而不致败北,那是由于奇正之法运用得巧妙;兵力所加,就如同以石击卵那样攻无不克、战无不胜,那是由于善于以实击虚。

凡战者,以正合,以奇胜。故善出奇者,无穷如天地,不竭如江海。

大凡用兵作战,总是以正兵当敌,以奇兵取胜。所以,善于出奇制胜的人,其战术变化,就像天地万物那样无穷无尽,像江河之水那样通流不竭。

终而复始,日月是也。死而更生,四时是也。声不过五,五声之变,不可胜听也;色不过五,五色之变,不可胜观也;味不过五,五味之变,不可胜尝也;战势不过奇正,奇正之变,不可胜穷也。奇正相生,如循环之无端,孰能穷之哉!

日月运行,昼夜往复;四时更替,冬去春来。声不过宫、商、角、徵、羽,而五声的变化却听之不尽;色不过青、黄、红、白、黑,而五色的变化却观之不尽;味不 过酸、甜、苦、辣、咸,而五味的变化却尝之不尽。战势不过奇正,而奇正的变化却无穷无尽。奇正互相转化,就像圆环一样无始无终,谁能找到它的终端呢?

激水之疾,至于漂石者,势也;鸷鸟之疾,至于毁折者,节也。故善战者,其势险,其节短。势如扩弩,节如发机。

湍急之水,飞快奔流,以至能将巨石冲走,这就是内储巨大能量而一发不可遏止的客观态势;鹰迅飞猛扑,以至能将鸟雀捕杀,这乃是在节量远近基础上突然发起 进攻的行为节奏。所以,善于用兵打仗的人,他所造成的客观兵势是险峻的,他所采取的行为节奏是短促的。险峻的兵势就像张满的弓弩,短促的节奏就像猝发弩 机。

纷纷纭纭,斗乱而不可乱;浑浑沌沌,形圆而不可败。乱生于治,怯生于勇,弱生于强。治乱,数也;勇怯,势也;强弱,形也。

旌旗纷纷,人马纭纭,要在纷扰杂乱的情况下指挥作战而使军队保持有条不紊。车骤徒趋,浑沌迷离,更使各方面都能应付自如而无懈可击。表面上的混乱产生于真 正的严整;表面上的怯懦产生于真正的勇敢;表面上的弱小产生于真正的强大。严整和混乱,是属于组织编制方面的问题;勇敢和怯懦,是属于兵势方面的问题;强 大和弱小,是属于军形方面的问题。

故善动敌者,形之,敌必从之;予之,敌必取之。以利动之,以卒待之。

所以,善于调动敌人的人,无论向敌展示出什么样的军形,敌人总是听从;给予敌人一点小利,敌人就必然会来夺取。用小利去诱动敌人,再用强兵劲卒去对付它。

故善战者,求之于势,不责于人故能择人而任势。任势者,其战人也,如转木石。木石之性,安则静,危则动,方则止,圆则行。故善战人之势,如转圆石于千仞之山者,势也。

善于指挥作战的人,总是指望通过造成有利态势去夺取胜利,而不去苛求部众。所以,他能不考虑人的主观因素,而依靠兵势作用的充分发挥。驾御兵势,指挥部众 作战,就如同转动木石一样。木石的特性是:放在安稳平坦之处就会静止,而放在高峻险陡之地就会滚动;方的就会静止,圆的就会滚动。所以,善于指挥军队作战 所造成的态势,就如同将圆石从万丈高山滚下来那样,这就是所谓“势”。

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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