云起实验室:基于函数计算一键部署掌上游戏机

本教程介绍如何借助阿里云函数计算和ServerlessDevs工具,轻松搭建一个掌上游戏机。实验内容包括了解函数计算服务的优势,如免运维、弹性伸缩等,并通过ServerlessDevs简化部署流程。参与者将在2小时内完成体验,学习ServerlessDevs的使用和函数计算的实战操作。

本场景介绍如何使用阿里云计算服务命令快速搭建一个掌上游戏机。

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建议体验时长:2小时
云产品资源使用时长:2小时

实验简介

体验后您将收获到

  • Serverless Devs工具的使用
  • 搭建基于函数计算的掌上游戏机

相关产品

体验简介

本场景介绍使用函数计算服务搭建一个掌上游戏机。使用Serverless Devs命令行工具可以将很多框架、应用、案例一键部署到函数计算平台中。

【法律声明:本平台仅提供部署掌上游戏机的工具及开发环境,涉及部署游戏机内的内容和游戏,均由用户自行上传。本平台严禁用户上传违反国家法律法规及公序良俗的游戏内容。本平台有权对涉及任何违法违规的游戏内容进行删除或下架。上传游戏的用户需自行对内容涉嫌侵犯他人合法权益的后果承担法律责任。】

背景知识

本场景主要涉及以下云产品和服务:

1、函数计算(FunctionCompute)

  • 函数计算是事件驱动的全托管计算服务。使用函数计算,您无需采购与管理服务器等基础设施,只需编写并上传代码。函数计算为您准备好计算资源,弹性地可靠地运行任务,并提供日志查询、性能监控和报警等功能。函数计算帮助您无需管理服务器(Serverless),仅专注于函数代码就能快速搭建应用。函数计算能够弹性地伸缩,您只需要按使用量付费。

    函数计算Serverless服务和自建服务相比有以下优点:

1) 上手简单,只专注业务逻辑开发,极大提高工程开发效率。

2)自建方案有太多学习和配置成本,例如针对不同场景,ESS需要做各种不同的参数配置系统环境的维护升级麻烦等。

3)免运维,函数执行级别粒度的监控和告警。

4)毫秒级弹性扩容,保证弹性高可用,同时能覆盖延迟敏感和成本敏感类型。

2、Serverless Devs开发者工具

  • Serverless Devs是一个组件化与插件化的Serverless开发者平台,开发者可以在平台中可插拔式的使用不同Serverless的服务和框架,同时可参与组件和插件的开发。无论是工业级的Serverless服务,还是各类开源的Serverless框架,Serverless Devs都可友好支持。开发者无需对市面上每一款Serverless工具进行研究和学习,只需通过Serverless Devs,就可以简单、快捷的“上手”主流Serverless服务和框架。

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。该项目不仅呈现了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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