2007年7月骑行青藏线(8)——沱沱河

作者记录了从格尔木出发乘坐大巴前往沱沱河的经历,沿途欣赏了昆仑山雪峰、玉女峰等美景,并体验了高原反应。最终与骑行队伍在沱沱河镇会合。

格尔木第三日,早上早早起床,与其他几位后到的骑友告别,赶往西藏汽车站,坐所谓的“豪华卧铺大巴”追赶前面的队伍

西藏汽车站,在青藏铁路没有开通之前是一个人气极旺的车站,后来这里摆摊的告诉我,以前这里每天发送500名旅客,摆摊的多达20多个,如今每天估计不到100人,摆摊的也只剩下了4,5个,偌大的一个车站门可罗雀。

虽然只到沱沱河,却买了到拉萨的全价票(还是个没铺的坐票),加上行李一共180大洋(好话说了一箩筐,最后便宜10元),其实到南郊拦过路车要便宜不少,当时觉得行李东西太多怕拦不到,没敢去,算是花钱买个放心,由于坐票是超载,为了逃避设置在离市中心30公里外的检查站检查,车站用另外一辆桑塔纳载到检查站外的加油站再上大巴。
开始上路,出了格尔木市中心,一派寸草不生的荒漠景象出现在眼前

 
不知这些羊都吃啥
见到昆仑山的雪峰 
 

 
 
由于是坐票,坐在车前面比较方便拍PP,一台车配两个司机轮流开,33个小时之后可以到拉萨,现在一个司机已经提前进入梦乡
来到西大滩,正是吃饭的时间,司机将车开到一家饭馆前停下,似乎这是该车的“定点餐馆”,其他人在此就餐,司机在里面享受VIP服务:热炕+好酒好饭招待,完了上车还有饮料奉送 

 
本来不大的一个地方,还有不少店面已经废弃,估计是青藏铁路的附属建筑,铁路通车了,这些店面的使命也结束了
站在西大滩,可以近距离的欣赏到玉女(虚?)峰,离雪山的直线距离估计在1,2公里,所以会感到一股寒气逼人。从2000多米,在两三个小时内上到4000多米,高原反应开始发作,头痛起来了
吃完饭,继续上路,客车里面的风景
海拔在继续上升
来到青藏线上第一个制高点:昆仑山口 

 
翻过昆仑山,就算是正式进入青藏高原,与天更进了一步,比较兴奋
在不冻泉见到一眼望不到尾的军车车队,壮观啊
 
 
在这个荒无人烟的高原,藏羚羊,野毛驴等野生动物成了这里主角,路边的标语时刻提醒人们的环保意识 

 
 
匆匆经过著名的索南达杰(看过电影《可可西里》的人应该对这个名字不陌生吧)保护站
楚玛尔河风光 

 
在司机的提示下,马上就要到达传说中恐怖的五道梁(谚云“到了五道梁,哭爹又喊娘”,以气候恶劣、多变、缺氧著称),远远看上去跟高原上的其他小镇没什么区别
不过坎坷的路面似乎在告诉过路人这个小镇它的不普通
 
 
 
开进五道梁,下车稍作停留,的确这里感觉呼吸有些困难 

 
继续前进,一路的风景也在发生着变化,绿色渐渐多了起来
 
 
与火车同行
快到长江之源沱沱河
沱沱河镇
进入沱沱河镇,与先头部队胜利会师
晚上下榻的所谓的“长江源宾馆”,其实就是一个不能洗澡,只有臭哄哄的公共厕所的招待所,住进去之后当晚高反比较严重,头痛的厉害,吃药也无效,忍了。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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