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开封技师学院首开封市高级技工学校第十九届田径运动会通知为提高学生身体素质，开展学校“阳光体育运动〞，活泼校园学生文体生活，经学院研究决定举行开封市技师学院首届暨开封市高级技工学校第十九届学生田径运动会。
现通知如下：一、运动会时间：2021年10月29日—30日二、召开地点：校田径场三、参加单位：各系以班级为单位，除毕业班以外的所有在校班级均可报名参加。
望各系接到通知后，按照学校要求积极备战，认真选拔参赛队员，届时参加。
四、竞赛工程：男子组：100M 200M 400M 800M 1500M 5000M 4×100M跳远跳高铅球(5KG)实心球(2KG)女子组：100M200M400M800M1500M3000M4×100M跳远跳高铅球(4KG)实心球(2KG)五、参加方法：1．每班每项可报2人；每人限报2项，可兼报4×100M接力。
2．运发动资格：参加比赛的运发动必须是在校注册的学生。
3．报名方法：报名截止日期为2021年10月20日。
报名以班为单位，将电子报名表发送本系，各系汇总后统一发送至体育教研组班笑元老师。
〔电子报名表格式使用OA系统中统一报名表，请各班按要求认真填写，否那么不予编排〕六、竞赛方法采用国家体育总局审定的最新田径竞赛规那么。
径赛工程：100M、200M、400M、800M、4×100M接力为两个赛次，即预赛、决赛；其他工程均为一个赛次。
田赛工程：按成绩取前8名。
运发动参赛必须佩戴号码布，并携带本人身份证，否那么不得参加比赛。
5．所有参赛班级要求全体出勤，经查低于８０％出勤率的班级将通报批评或扣减班级总分。
七、录取名次和计分方法：1．各单项均录取前8名，按9、7、6、5、4、3、2、1计分。
2．接力工程加倍计分，按18、14、12、10、8、6、4、2计分。
3．参赛缺乏8人的工程那么采用减一录取的原那么，计分不变；参赛人数缺乏3人的工程，取消比赛。
移动机器人的自主导航移动机器人的自主导航一、研究的背景二、移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。
它集中了传感器技术、计算机技术、机械工程、电子工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。
随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、国防、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排雷、搜捕、救援、辐射和空间领域等有害与危险场合都得到很好的应用。
因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。
三、在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心，同时也是移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。
导航是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态，实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动。
导航主要解决以下三方面的问题:(l)通过移动机器人的传感器系统获取环境信息;(2)用一定的算法对所获信息进行处理并构建环境地图;(3)根据地图实现移动机器人的路径规划及运动控制。
四、相关技术五、移动机器人定位是指确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人导航的基本环节。
定位方法根据机器人工作环境的复杂性、配备传感器种类和数量等方面的不同而采用多种方法。
主要方法有惯性定位、标记定位、GPS定位、基于地图的定位等，它们都不同程度地适用于各种不同的环境，括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。
六、惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来粗略地确定移动机器人位置。
该方法虽然简单，但是由于车轮与地面存在打滑现象，生的累积误差随路径的增加而增大，导致定位误差的逐渐累积，从而引起更大的差。
七、标记定位法是在移动机器人工作的环境里人为地设置一些坐标已知的标记，八、超声波发射器、激光反射板等，通过机器人的传感器系统对标记的探测来确定机器人在全局地图中的位置坐标。
三角测量法是标记定位中常用的方法，机器人在同一点探测到三个陆标，并通过三角几何运算，由此可确定机器人在工作环境中的坐标。
移动机器人的智能导航与定位技术研究随着科学技术的不断发展，机器人已经逐渐步入人们的生活中，服务于各个领域。
移动机器人作为一种最为广泛应用的机器人，具有诸多优良特性，可以实现物品搬运、无人巡视、拍摄等多种功能，具有广阔的市场前景和应用前景。
而机器人面临的一个重要问题就是如何掌握机器人智能导航与定位技术。
机器人导航与定位技术是机器人技术中的重要组成部分，其复杂程度和可靠性关系到机器人执行任务的成功率，因此这个问题一直以来都是机器人研究领域中的一个重要研究方向。
了解机器人导航和定位技术，有助于我们更深入地了解机器人的整体结构和工作原理。
一、机器人的导航技术机器人导航技术可以分为两种类型：基于地标的导航和基于地图的导航。
基于地标的导航：机器人通过感知设备获取地标的信息，然后根据地标的位置和差异标志进行导航。
这种方法可以实现室内和室外的机器人定位，但是需要在环境中放置足够的地标，非常依赖环境。
基于地标的导航技术通常用于无人巡逻、追踪和物品搬运等场景。
基于地图的导航：机器人通过地图和传感器获取周围环境的信息，并计算出机器人的行动路径。
这种导航技术可以实现高效的室内和室外导航，减少对环境的依赖。
基于地图的导航技术通常用于物品运输、自动交通、灰色地带探索等领域。
二、机器人的定位技术机器人的定位技术可以分为三种类型：里程计定位、惯性导航定位和外部定位。
里程计定位：机器人的轮子与地面的接触产生滚动，机器人可以通过测量轮子转动的角度来跟踪自己的位置。
这种方法容易受到地面摩擦力的影响而导致误差，常用于地面平坦的室内定位。
惯性导航定位：机器人通过惯性导航仪跟踪姿态和加速度，然后根据运动学公式算出位置。
惯性导航定位可以在无GPS信号的情况下进行定位，但常常会积累误差。
外部定位：机器人获取周围环境的信息来定位自己的位置，常见的外部定位技术包括GPS、超声波、激光等。
外部定位通常是基于地图的定位，所以通常需要先建立地图才能进行。
基于视觉识别的机器人自主导航技术研究Introduction随着科技的发展与机器人技术不断进步，机器人的自主移动和自主导航在工业、农业、医疗、客户服务、军事等诸多领域得到了广泛应用。
机器人的自主导航技术是实现机器人自主控制和智能决策的核心支撑技术之一，而基于视觉识别的机器人自主导航技术作为其中的重要分支，已成为机器人科技发展和应用的热点之一。
Vision-Based Navigation基于视觉识别的机器人自主导航技术，是指机器人在运动过程中，利用摄像头获取环境信息，通过对拍摄的图像、视频进行处理、分析和识别，获得环境的大致情况和局部细节，从而自主确定行进路线，控制方向、速度等参数，实现机器人的自主运动和任务执行。
Visual Localization视觉定位技术是基于视觉信息处理和机器人位置估计技术的相结合，是实现机器人自主导航系统的核心之一。
视觉定位主要包括两种形式：基于特征点的视觉定位（F-FL）和基于直接法的视觉定位（DFL）。
F-FL通过匹配环境特征点和预存储特征点来确定机器人位置，而DFL则是通过将相机所拍摄的图片转换为图像亮度的梯度和直接匹配来确定机器人的位置，具有较小的误差和更高的精度。
Obstacle Detection基于视觉识别的机器人自主导航技术也可以应用于障碍物检测。
障碍物检测主要基于深度学习技术和卷积神经网络技术的发展，将机器人拍摄的图像或视频输入到神经网络中进行处理和分析，从而得到输入图像的语义分割信息，可以有效地检测出环境中的障碍物，避免机器人碰撞和损坏。
Navigation Control在基于视觉识别的机器人自主导航过程中，导航控制是实现机器人自主移动和任务执行的重要手段。
通过对视觉信息进行流程感知和分析，确定机器人的位置和环境情况，可根据机器人在环境中的实时位置和运动状态，自主调整运动轨迹、速度和方向等参数，从而实现有效的导航控制和环境应对能力。
Conclusion基于视觉识别的机器人自主导航技术是机器人科技发展和应用的重要分支之一，它可以利用摄像头获取环境信息，通过处理和分析视觉信息，实现机器人的自主导航和任务执行。
基于认知发育的移动机器人自主导航蔡建羡;阮晓钢;于乃功;柴洁;朱晓庆【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)001【摘要】To solve the navigation problem of mobile robot in unknown environment,based on cognitive development mechanism of biology,a cognitive development model is constructed for mobile robot autonomous navigation.The neural network which can dynamically adjust the structureis designed by autonomous inserting neuron.It is used to imitate the properties of biological development and to obtain the network that can match the application requirements.The asymptotic learning characteristic is imitated through the thermodynamic process and a cognitive learning algorithm is designed,which is proved to be convergence in theory.The results of experiments show that the proposed model can make the robot obtain knowledge automatically and accumulate experience from environment like animal,and learn the skill of autonomous navigation through cognitive development.%针对未知环境中移动机器人的导航问题,基于生物学的认知和发育机理构建自主导航的认知发育模型.通过自主插入神经元节点,设计结构可动态发育的神经网络,模拟生物的发育特性达到与应用需求相匹配的网络规模.通过热力学过程模拟动物的渐近学习特性,设计认知学习算法,并从理论上证明算法的收敛性.实验结果表明,该模型可使机器人模拟动物从环境中自动获取知识、积累经验,通过认知发育具备自主导航技能.【总页数】8页(P9-16)【作者】蔡建羡;阮晓钢;于乃功;柴洁;朱晓庆【作者单位】北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;防灾科技学院防灾仪器系,河北三河065201;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.基于Kinect传感器的移动机器人自主导航研究 [J], 邹永卫;吴斌2.基于情感与环境认知的移动机器人自主导航控制 [J], 张惠娣;刘士荣3.基于改进人工势场法的移动机器人自主导航和避障研究 [J], 沈凤梅;吴隆4.基于特征地图的移动机器人EKF-SLAM和FastSLAM算法自主导航研究 [J], 陶辉;吴怀宇;程磊;杨升5.基于语义ORB-SLAM2算法的移动机器人自主导航方法研究 [J], 陈国军; 陈巍; 郁汉琪; 王涵立因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
