4、辅助与替代沟通(AAC)模型及分类系统全解析

辅助与替代沟通(AAC)模型及分类系统全解析

1. 模型概述与重要性

模型是基于对特定现象运行方式的当前理解而构建的,它能帮助我们可视化那些无法直接观察的事物。在辅助与替代沟通(AAC)领域,构建模型具有诸多益处。它能让我们提出关于AAC各方面的问题和假设,进而设计研究来解答这些问题。短期来看,研究能调整模型以反映新知识;长期而言,能推动有效评估和干预策略的发展。同时,模型为知识体系提供结构,有助于我们理解不同领域之间的关系。

有一种误区认为,模型和分类系统仅对研究人员和理论家有意义,对教育工作者和临床医生的日常实践并无关联。但实际上,这些系统不仅能帮助研究人员和理论家概念化重要问题,也能让教育工作者和临床医生看清过程或实体各组成部分之间的关系,从而为客户提供更优质的服务。

2. 历史上的沟通模型

过去几十年里,不少人提出了沟通模型,以下是几个代表性的模型:
- 香农 - 韦弗模型(1949) :该模型用于说明一般信息处理,虽并非专门针对沟通,但人类沟通可视为信息处理的一种形式。其关键元素包括源、消息、发射器、信号通道、接收器和目的地。在人类语音通信中,源代表大脑,消息通过语音机制作为声学信号发送,信号通道可能存在噪声,最终信号被接收器感知并在目的地被解读。不过,此模型未考虑沟通的互动性,仅描述了从发送者到接收者的单向消息传递。
- 费尔班克斯模型(1954) :用于描述言语产生,这是大多数人主要的沟通方式。该模型详细描述了沟通过程中发送者这一方,是一个闭环或伺服系统,反馈是其重要组成部分。信号存储在控制器单元,通过效应器单元(语音机制)作为声学信号输出。传感器

同步定位地图构建(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环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算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专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。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,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”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(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 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可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 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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