未曾被Moblin v2遗忘的Nettop

(作者:高莹婷 转载请标明原文出处http://blog.youkuaiyun.com/shizhelp)

 

今天从Moblin社区的邮件列表中收到Moblin v2 bate版发布的消息,感到非常欣喜,离正式版问世又迈进了一步。但是邮件中的一句原文引起了我的注意,"The Moblin steering committee is happy to release the Moblin v2.0 beta for Netbooks and Nettops for developer testing"。其中列出了一个不常见的名词Nettop,它究竟指的是何物呢?

很多国内的开发者并不熟悉一些新的计算机名词,当初我们大学的计算机老师就只知道Notebook是指笔记本电脑,而不知道Laptop才是国外常被用来指代笔记本电脑的另一个词。而Moblin的主要目标上网本是Netbook,于是我们可能会认为Nettop是上网本的别名。非也!如果这样,前面的句子中就不要并列的出现两个同义的名称。

查阅Wikipedia,终于明白了Nettop一词的意义。原文解释是:"A nettop is a type of mini desktop or small form factor computer designed for performing basic computation tasks such as surfing the Internet, accessing web-based applications and rich internet applications, document processing and audio/video playback etc"。翻译过来为:"Nettop是一种迷你桌面或微型电脑,它是为基本的计算任务设计,例如因特网冲浪、访问基于Web的应用程序、富因特网应用、文档处理和音频/视频播放等。"

原来Nettop就是我们过去常常说的机顶盒或准系统,这种设备不仅是台式个人计算机的替代品,而且可能是下一代基于因特网协议的数字电视的实现平台。国内有很多厂商都推出过此类产品,最著名的莫过于华硕生产的Eee Box。它采用Intel Atom处理器,配置512MB内存和160GB硬盘,声卡、显卡和网卡All in one集成,价格仅在千余元人民币左右。(现在,我们城市家庭中被强迫安装的数字电视机顶盒的价格与此相仿。)如果使用了Moblin v2系统,不仅可能使销售价格再次降低,而且在性能、易用性、软件支持等方面得到改善。

华硕Eee Box外观

我再来谈一下Moblin v2对于Nettop的意义。过去很长时间,我们一直期盼一种价格在100美元内的电脑问世,这样就会有更多的人买得起电脑。姑且我们管不了非洲的贫民,就是在我们中国的广大农村地区,电脑也没有做到普及。引用《中国互联网络发展状况统计报告 2009年1月》中的数据,2008年我国农村网络用户仅占到总网络用户数的28.4%。

目前正在进行的"家电下乡"着手解决农村的家电普及问题,其愿景是在物质文明层面缩短与城市之间的二元差距。但是精神文明恐怕还需要多方面的努力,如果能普及互联网,可能会在一定层面上得到提升。Nettop可以作为解决农村上网工具的选择之一,它价格便宜、耗电量低(农村的电价比城市要高),可以有效地与其它家电组合。例如它能够使用电视机作为输出端,代替DVD碟机,等等。

但是在普及中,Nettop遇到了两个难题。其一是价格因素,如果出厂时使用了正版Windows系统,软件成本可能占了销售价格的三分之一。其二是易用性和性能,使用Linux操作系统的Nettop,不仅难以使用,而且也得不到更多的软件支持。庆幸的是,Moblin常在做一些"无心插柳柳成荫"的事情,将Nettop纳入Moblin v2的支持范围,那么Nettop的难题可能得到解决。

最后,我们还需要注意的是,Moblin v2在Nettop上的推广缺乏社会力量的支持。但是我们相信,如果有更多的厂家关注,甚至发展出针对农村的操作系统(可以考虑加入农业专家系统),那么一定会名利双收。明朝宰相徐光启编撰了《农政全书》,不仅获得了广泛的社会声誉,而且对中国的农业生产起到极大推动,这本书至今不断重印。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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