上海世博呈科技盛宴 互动体验未来的衣食住行

上海世博园成为了一场科技盛宴,展示了来自世界各地的前沿科技。机器人、概念车、航空器、抗震楼等展品吸引了超过600万中外参观者。通过互动体验,如德国馆的“大魔球”、沙特馆的巨幕高清投影等,展现了科技的魅力。
上海世博呈科技盛宴 互动体验未来的衣食住行
2010年05月28日
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    新华网上海5月28日电(记者 姬少亭 许晓青 田野)拥有近百个大大小小科技馆的中国,在2010年向世人展示了最大的“科技馆”――上海世博园。第一次在发展中国家举办的世博会,成为一场关乎“当下”与“未来”的科技盛宴。
    这座占地3.28平方公里的园区,容纳了来自246个国家和国际组织的设计和理念,闪耀着人类以科技探索世界的智慧之光。
    机器人、概念车、航空器、抗震楼,世博园囊括了来自世界各地的前沿科技。东道主的“一轴四馆”、各国的新奇建筑本身也是环保高科技的展示舞台。漫步世博园,参观者或许还能遇到中国科学院院士杨福家、叶叔华,法国科学院院士盖伊??拉瓦尔……
    近一个月间,已有逾600万中外参观者到访这座“科技馆”。这座“科技馆”不仅激发了人们的好奇心,它也是一把试图开启未来美好城市生活的“钥匙”。
    “太神奇了!”德国馆重达1.23吨的“大魔球”在人们的惊呼声中摇摆起来,忽然间“化为”一只悬空的“眼球”,注视着人群中声音最高的区域。
    “没有眼睛、没有耳朵的金属球,为什么可以和观众互动呢?不可思议。”上海游客王颖赞叹道。
    面对这只装有40万根发光二极管的金属球,中国人也放下矜持,大声呼喊。球的奥秘其实是在大厅天花板上,安装有8个话筒,从8个方向收听观众呼喊,而一台计算机则负责处理这些声音,控制球体摆动或变换图案。
    参与“动力之源”金属球开发的德国米拉联合设计策划有限公司项目经理英格??卡斯柯说,这只球的相关技术并不神秘,只是很少有人用这些技术做这样一个“好玩的东西”。而互动活动最终希望表达的是“人类的团结可以产生巨大的力量”。
    类似德国馆这样“用科技制造新奇”的案例还有很多,如沙特馆的巨幕高清投影、日本馆拉小提琴的机器人等。一项统计显示,上海世博会开园近一个月,平均排队时间最长的展馆,几乎同时也是科技含量最高的展馆。
    上海科技馆馆长王小明说:“科技馆的作用在于寓教于乐,从这点而言,世博园的许多功能与科技馆非常类似,人们可以在世博园内感受到科技带来的新奇和乐趣。”他说,与普通的科技馆相比,上海世博园更是一场科技盛宴,来自世界各地的展示将远远大于单个城市所能提供的内容。
    中国国家馆的多媒体版《清明上河图》是高科技与中国传统文化结合的产物。它赋予科技以美感,呈现了一幅活生生的中国古代城市生活画卷。在128米长的“墙面”上,显示了放大的《清明上河图》,随着日夜景的交替变幻,上千个人物在其中活动,栩栩如生。
    陕西游客王江说:“没有想到这幅画能用这样的方式来展现,以往想象中冷冰冰的科技变得让人惊艳。”
    在企业馆林立的D片区,科技与人们的衣食住行紧密相连。上汽-通用汽车馆着眼于“行”,它的概念车“叶子”不仅车身被设计成一张流线型的绿色叶子,其动力也完全来源于太阳能和风能。
    远大馆则侧重于“住”,其展馆本身就是一座“会呼吸”的节能建筑,这座建筑融汇了“9度抗震、6倍节材、5倍节能、1%建筑垃圾、100%工厂制造”的特色,成为一座科技含量极高的“可持续建筑”。
    与远大馆隔江相望的、“毛茸茸”的英国馆,是一座“种子殿堂”。构筑起英国馆的6万余根亚克力杆内蕴藏着形形**的种子,展馆还向人们展示了英国科学家对于“未来植物”的无限想象――能吃掉自己、并变成石油的植物,能抓住小偷的植物,能发送手机短信的植物,能隔音的植物以及能识别空气中病毒的植物……这些尚未成为现实的“未来植物”,引人深思。
    中国知名科学人文杂志《新发现》的主编、复旦大学中文系教授严锋认为,世博会所展示的科技,不仅仅是关于当下,更是关于未来。他说:“科技应当是理想和实用的一种结合,它不仅应与衣食住行息息相关,同时也给予人类一种希望的寄托。”
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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