Zéro Gâchis:食品店的救星吃货的福音

Zéro Gâchis是一款帮助食品店销售快到期食品的应用,通过智能设备通知附近用户打折信息,促进销售并减少浪费。买家可获得积分捐赠给慈善机构。

Zéro Gâchis:食品店的救星吃货的福音如果你是食品店老板,食物快到期了,怎么办?卖不出去,你就面临亏损,有什么方法能够妥善处理这些快到期的食物?Zéro Gâchis不但能解决这个问题,还能让食品店,吃货,慈善机构三方受益。这家创业公司赢得了去年10月在布列塔尼举行Startup Weekend金奖。

Zéro Gâchis是一家位于法国的公司,与ThinkNear类似,ThinkNear在商家经历产品销售淡季的时候,帮助商家把产品以折扣价推荐给附近的潜在消费者。

而Zéro Gâchis则是帮助食品店销售快到期的食物,其应用安装于用户智能设备中,如果某家食品店有快到期的打折食物,应用会实时通知用户,若有人感兴趣,可立即进行购买。

而且买家每进行一笔交易,都会得到一定数量的分数,这些分数可直接折成现金,捐给一些杜绝食物浪费的慈善机构,比如Restos du Coeur 或Banque Alimentaire,同时,吃货可将自己买到的食物晒到Facebook,Twitter上边,让朋友艳羡一番。

这其实是一种很好的模式,食品店,消费者,慈善机构三方的同时,还能有效利用资源,减少食物浪费。从盈利的角度来说,应用与慈善机构合作会吸引大量终于慈善的人去参与,促进了食品店的销量,另一方面,事物的分享也在为食品店做变相广告,提高食品店知名度,也能促进未打折食品的销售。

ViaSP

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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