拓展训练有感

       今天,公司集中了13届入职的去素质拓展,XXX农场,这次体会了蛮多的。首先,与妹子无缘啊,上班不在同一座楼,住宿也不在同一座,关键是妹子有的长的超级不错的。。。。大哭

       刚开始做了个小游戏,,感觉要多尝试、多思考。上午最后玩了一个比较大的、团体性游戏,感受到团队合作的重要性,预先制定好策略和准则,实践验证,再修正。之后,就是午餐。。。。。下午都在室内,,,支援边关游戏牺牲有点。。。。脱了只袜子+中间裸了上半身好久,估计被拍了,上班估计能看到。。。。最后,还是比赛游戏。。走势照着教官的预想,从开始三队到最后联合起来才能完成的挑战。。。中间是一大堆的讨论。。对大脑比较有刺激的就几个词:目标、信心、反省(厦大美女说的羡慕)、分享、资源分配。。。最后想了下,很多事一个人都可以做得到,只是时间要花得多得多,所以,团队出现了,团队多大呢,需求有多大,团队就多大,对公司为什么扩招有了个新认识。。。还有,就是想要得到更多,就先付出吧!

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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