基于因子图优化的激光惯性SLAM方法研究

融合激光雷达和惯性测量单元的SLAM方法是拒止环境下自动驾驶定位建图的重要技术手段。该技术包含前端和后端2个数据处理模块,在后端数据处理方面,现有方法存在长时间运行时累积误差较高、回环检测计算负载较大以及复杂拒止环境下鲁棒性不理想等问题。针对上述需求,提出一种适配前端激光惯性里程计的新型后端数据处理方法。该方法采用因子图优化算法架构,建立激光连续关键帧间的惯性单元预积分模型,将该模型作为因子图架构中表征惯性单元数据的算法因子,降低数据处理的计算负载。构建基于Scan-Context描述符的高效回环检测方法,将点云数据三维空间结构特征转化为二维特征图,在保证回环检测精度的前提下进一步提高计算效率。结合前端里程计信息,构建包含里程计因子、惯性单元预积分因子和回环检测因子误差项的目标函数,通过非线性优化算法求解最优位姿状态,形成完整的SLAM算法结构。对所述方法及FAST-LIO2、LIO-SAM和SC-LeGO-LOAM等现有主流激光惯性SLAM方法基于开源数据集进行对比验证,并开展实车试验。结果表明:相较于现有方法,所述DSC-Algo方法在公开数据集测试中的计算性能和全局定位精度实现了显著提升,在现实拒止环境实车测试中的定位精度和算法鲁棒性也具有明显优势。

混合式教学中学生学习行为评估体系构建与应用研究

“线上+线下”混合式教学作为传统教学与网络学习相融合的一种教学形式,近年来在高校,特别是中西部高中等职业院校得到了广泛的应用推广。研究基于3年的“线上+线下”混合式教学实践,提出了以学习态度、学习方式、交流协作和学习效果为核心要素的学习者学习行为评估指标体系,实践表明,在四个核心要素中,交流协作是影响在线学习者学习行为的最主要因素;学习效果是影响在线学习行为的关键因素;学习态度—学习方式、交流协作—学习效果,两两因素之间互相关联并相互影响。据此提出了培养合作精神增进互动交流协作,挖掘学生内生动力改善学习态度,灵活应用引导、反馈、反思、导学手段优化教学过程的建议策略,以期能够为教师有效地开展混合式教学提供参考。

现代教育技术专业硕士知能课程体系构建研究

现代教育技术专业硕士研究生社会市场需求侧与人才供给侧的矛盾,使得现代教育技术专业的发展面临严峻挑战。研究从社会对现代教育技术专业硕士的职业需求和能力要求出发,以中小学信息技术教师、中小学信息化学科教师、教学设计师、行业培训师及信息化管理人员等热门就业方向为例,针对目前现代教育技术专业存在的课程结构失调、学生能力不专等方面的问题,以能力需求为导向,进行知识需求与课程设置的探索,提出了能力与知识并重的现代教育技术专业知能课程体系,以增强现代教育技术专业硕士研究生未来就业的竞争力,满足社会市场需求,解决人才供给的矛盾。

基于有限差分法和Matlab仿真的高压油管压力控制

高压油管是许多燃油发动机工作的基础，本文研究了单向阀开启时长控制。本文对供油速率、喷油速率以及高压油管 内的压力对速率的影响进行分析，由喷油速率图得出每个周期的喷油量。