30、视觉认知的发展

视觉认知的发展

1. 视觉引导的伸手行为的发展

人类婴儿在发展视觉引导的伸手行为时,需要经历一段相当长的视觉-运动经验积累期。研究表明,婴儿大约需要四到五个月的时间来积累足够的视觉-运动经验,从而能够进行准确的视觉引导伸手。再过四到六个月,他们才能开始具备基本的程序化视觉控制能力。这一过程不仅展示了视觉引导伸手行为的发展,还揭示了视觉-运动学习的重要性和复杂性。

2. 学习与生物成熟的影响

在视觉引导伸手行为的发展过程中,很难将生物学成熟的影响与学习的影响完全区分开来。长时间的学习时间可以被解释为全面的局部学习程序的证据。例如,MURPHY这样的系统需要通过大量的练习来建立视觉运动学模型,类似于人类婴儿在发展伸手动作时的过程。这种长时间的学习过程表明,视觉运动控制的学习不仅仅是简单的记忆或模仿,而是通过反复实践逐步建立起来的。

生物学成熟与学习的关系

影响因素 描述
生物学成熟 包括神经系统的发育、肌肉力量的增长等,这些因素会影响婴儿的运动能力。
学习 通过反复练习,婴儿逐渐学会如何协调视觉和运动系统,从而实现准确的伸手行为。

3. 局部推广模型的证据

人类在感觉运动控制的各个领域中,尤其是在体育运动中,表现出基于练习的非均匀熟练度,这强烈暗示了

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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