`
砺雪凝霜
  • 浏览: 158706 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

《把时间当作朋友》读后感

阅读更多

             《把时间当作朋友》读后感

       如何让自己心智力量变得强大?

       好书难找,一本适合自己的好书更难找。《把时间 当作朋友》是一本难得的好书,从这本书中我才意识到心智力量对人影响的巨大。成功是人类永恒的话题,每个人都在试图探究成功的奥秘,也有不少成功人士和成功学大师传授他们所谓的“成功秘诀”,不管他们说的再怎么天花乱坠,无非也就是梦想、勤奋、坚持这些概念上的东西,再比这强一点的就是教给你一大堆的方法,什么时间管理方法学习方法等等,到底又有多少人能做到呢?为什么有的人就能做到,有的人就做不到呢?道理和方法都摆在这了,如果还说做不到,那就是人品有问题了。有人不高兴马上会跳起来说什么是因为自己毅力不够,不感兴趣之类的话为自己辩解,还是算了吧,人品不行没什么丢人的,丢人的是自己竟然没有意识到所有的这一切都是因为自己心智力量不够强大造成的!!     那么什么是心智力量呢?我在读这本书的过程中一直在试图寻找答案,读完这本书我似乎是对心智力有了一定的了解,心智力说白了就是理智、理性,那理智又是什么呢?理智是一个人用以认识、理解、思考和决断的能力,或辨别是非,利害关系以及控制自己行为的能力,说的通俗一点就是拥有正确的思想和观念,做出合理的行为的能力。那么,如何才能做到让自己心智力量更加强大?我概括为“四控制”。 

    1.控制自己的欲望——推迟满足感。

     说到满足感我就想起了“欲望”这个词,说到欲望我就想起了人和人生。人到底是什么?人就是一堆奔跑着的欲望。人生又是什么?人生就是一个人一辈子不断产生欲望,满足欲望的过程。(继续推会发现人类其实是上帝制造出来的玩偶,欲望是宇宙的第一推动力)既然人类有满足自己欲望的本性,为什么要推迟满足感?先看个例子,美国着名心理学家戈尔曼(Daniel Goleman)曾做过一个关于“推迟满足”(delaying gratification)的实验。找来一批四岁孩子,给他们每人一块糖,并告诉他们若能等主持人回来再吃这块糖,则还能吃到第二块糖。戈尔曼悄悄观察,发现有的孩子只等了一会儿便不耐烦,迫不急待地把糖塞进了嘴里;而有的孩子则很有耐心,而且很有办法,想出作游戏啦、讲故事之类种种方式拖延时间,分散注意力,最终坚持到主持人回来,得到了第二块糖。戈尔曼又对这批孩子14 岁时和进入工作岗位后的表现进行了跟踪调查,发现晚吃糖的孩子数学和语文成绩比早吃糖的平均高出120分,而且意志坚强,经得起困难和挫折,更容易取得成功。由此看来,要取得大的成绩就不能急功近利,不能为当前名利所诱惑,能按社会需要不怕挫折、坚持不懈奋斗是取得成就的重要因素,能主动推迟满足感的人一般都具有远见,能看到事物将来的变化趋势,可以放下眼前危小的利益去换取将来更大的利益。再比如很多人在年轻的时候贪图玩乐,等老了才知道“少壮不努力,老大徒伤悲”。 

    2.控制自己的情绪——不被情绪所左右。

   了解“情商”的人一定知道情绪这东西是可以控制的。情商高的人一般性格比较乐观,他们能正确感知自身情绪,并能很好的控制住自己的负面情绪。他们懂得“不要拿别人的错误来惩罚自己”,他们懂得和别人比起来自己并不是“世界上最痛苦”的人,他们懂得如何调节压力,让自己心态平和等等。总之,他们懂得用各种方法和策略让自己摆脱不良情绪的困扰,做到不被情绪所左右。   

     3.控制自己的大脑——不被兴趣所支配。

     一直以来我们过分强调兴趣,经常听见有人说我自己对某某专业不感兴趣,所以成绩很差,因为自己对某项运动不感兴趣,所以我不擅于这项运动。事实上恰好相反,正是因为你不擅长做某件事才导致你对它没有兴趣,相反我们常常看到某个人很感兴趣的事是他擅长做的事。心智成熟的人不应该被兴趣支配,而是要看这种兴趣重不重要,值不值的你投入时间和精力,即使你开始对他没有兴趣你也应该逼着自己去做,就像易中天说的一样“人都是被“逼”出来的”。我们经常看到一些整天打游戏,打麻将的人,从本质上将他们是被大脑控制的人,而不是那些控制自己大脑的人。某种意义上,我们不得不说,这样的人心智发育不是很健全,因为,他们太容易满足于并仅仅满足于简单的感官刺激,而很少甚至无法感知那些需要通过复杂的操作才可以获得的那种心灵上的愉悦。 

   4.控制自己的行为——坚持的策略。

    每个人都知道坚持的重要性,但并不是每个人都能坚持的走到最后,有人会说不能坚持是因为没有毅力,没有耐心,事实上,这是结果,不是原因。坚持是什么?坚持=策略+重复,没有一个好的策略和计划,要想完成一项比较大的任务基本上是不可能的。举个例子,有个马拉松运动员,叫山田本一(1984年和1986年的世界冠军),似乎能够告诉我们坚持的诀窍。他在自传中如此说道:“每次比赛之前,我都要乘车把比赛的线路仔细看一遍,并把沿途比较醒目的标志画下来,比如第一个标志是银行,第二个标志是一棵大树,第三个标志是一座红房子,这样一直画到赛程的终点。比赛开始后,我就以百米冲刺的速度奋力向第一个目标冲去,等到达第一个目标,我又以同样的速度向第二个目标冲去。四十几公里的赛程,就被我分解成这么几个小目标轻松地跑完了。起初,我并不懂这样的道理,我把我的目标定在四十几公里处的终点线上,结果我跑到十几公里时就疲惫不堪了,我被前面那段遥远的路程给吓倒了”。没有人能忍受住长时间没有回报和看不到终点的投入,所有长时间的坚持都来之科学合理的计划。当然制定计划也有很大的学问在里面,比如说看书,你不能一下子看的太猛,那样只会让你对它产生疲倦感,甚至放弃,你应该根据自己的情况合理安排。

 

分享到:
评论

相关推荐

    把时间当作朋友读后感.doc

    把时间当作朋友读后感.doc

    《把时间当作朋友》读后感理创编.pdf

    李笑来的作品《把时间当作朋友》通过深刻剖析,向读者传达了这样一个信息:通过提升个人心智能力来有效管理时间,最终实现个人成长和成功。 在书中,作者首先明确了时间管理与成功之间的关系。时间管理并非简单的...

    《绿山墙的安妮》读书心得___五篇.docx

    马修则成为安妮的朋友和支持者,他的默默付出和关爱,让读者感受到父爱的深沉。 在绿山墙,安妮与戴安娜建立了深厚的友谊,这是她生活中的一道亮光。两人的互动充满了童趣和纯真,也展示了友情的力量。她们一起经历...

    数据集-苹果果目标检测-labelme-4430

    包含4430张苹果目标检测图片和标签数据。 数据集介绍: https://blog.csdn.net/qq_21386397/article/details/147465394

    基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别系统+项目说明(毕设作品).zip

    基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别系统+项目说明(毕设作品).zip 项目简介 该项目基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别并利用Django后端框架部署该项目,用户可以在网页上实时观看检测画面。 项目组成 detect文件夹 Django APP 主要是识别的代码、模型、以及相关的资源 主要功能点 基于YOLOv5的道路交通标识实时识别 利用Django后端框架部署项目,提供网页界面供用户实时观看检测结果 技术栈 计算机视觉: YOLOv5 Web框架: Django

    NetworkWordCount.py

    NetworkWordCount.py

    groovy-2.4.0-beta-3.jar中文文档.zip

    # 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;

    groovy-2.3.0-beta-2.jar中文文档.zip

    # 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;

    Python新手入门学习方法指南.pdf

    内容概要:本文档为Python新手提供了全面的学习指南,涵盖从零基础到独立编程所需的知识和技能。首先介绍了Python的核心优势和应用场景,强调其简洁的语法、丰富的生态以及跨平台支持。接着详细规划了四个学习阶段:基础语法(1-2周),包括变量、数据类型、流程控制等;数据结构与文件操作(2-3周),涉及列表、字典、文件读写;面向对象与模块化编程(3-4周),讲解类与对象、继承、模块化开发;实战项目(持续练习),通过具体项目巩固所学知识。此外,还提供了开发环境搭建指导、高效学习技巧、常见问题避坑指南及学习资源推荐,帮助初学者顺利入门。 适合人群:零基础或有少量编程经验,希望系统学习Python的新手程序员。 使用场景及目标:①为初学者提供系统的Python学习路径,从基础到实战逐步提升编程能力;②帮助学习者掌握Python核心语法和常用工具,能够独立完成小型项目;③通过实战项目积累经验,培养解决实际问题的能力。 其他说明:建议学习者按照规划的学习路径循序渐进,每天坚持练习,并积极参与社区交流。遇到问题时,善用官方文档和在线资源,保持学习动力,逐步成长为自信的开发者。

    flink-table-api-java-1.14.1.jar中文-英文对照文档.zip

    # 压缩文件中包含: 中文-英文对照文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;

    Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据

    Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数

    基于Gensim和Jieba的中文文本聚类LDA模型构建与优化

    内容概要:本文详细介绍了如何利用Gensim库和Jieba分词工具进行中文文本聚类,尤其是LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的应用。首先,通过自定义词典和停用词表来提高分词准确性,确保专业术语不会被错误分割。然后,将分词后的文本转换为词袋模型,作为LDA模型的输入。文中还探讨了多个重要参数的选择与调优方法,如主题数量(num_topics)、迭代次数(passes)、以及随机种子(random_state)。此外,作者分享了一些实用的经验,例如如何通过coherence score评估模型质量,以及如何使用pyLDAvis进行可视化展示。 适合人群:有一定编程基础的数据分析师、自然语言处理工程师、文本挖掘研究人员。 使用场景及目标:适用于需要从大量非结构化文本中抽取潜在主题的场景,如舆情分析、市场调研、文献分类等。主要目标是帮助用户掌握LDA模型的基本原理及其在中文环境下的具体实现方法。 其他说明:本文不仅提供了完整的代码示例,还强调了实践中需要注意的问题和技巧,使读者能够更好地理解和应用这一强大的文本分析工具。

    毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型

    毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolo

    go2rtc流媒体平台,支持rtsp大华摄像头海康H264 H265 WEBRTC

    go2rtc流媒体平台,支持rtsp大华摄像头海康H264 H265 WEBRTC,有支持http接口

    基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明

    基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视

    STM32CubeIDE 1.18.1自动补全插件

    STM32CubeIDE自动补全代码功能插件,覆盖STM32CubeIDE\plugins对应文件!

    基于springboot+vue前后端分离,科研工作量管理系统(源码+Mysql数据库+视频+教程),高分项目,开箱即用(毕业设计)(课堂设计)

    基于springboot+vue前后端分离,科研工作量管理系统(源码+Mysql数据库+视频+教程),高分项目,开箱即用(毕业设计)(课堂设计) 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本科研工作量管理系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息,使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率,达到事半功倍的效果。此科研工作量管理系统利用当下成熟完善的SSM框架,使用跨平台的可开发大型商业网站的Java语言,以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的Mysql数据库进行程序开发。实现了用户在线选择试题并完成答题,在线查看考核分数。管理员管理字典管理、工作量管理、科研获奖管理、科研论文管理、秘书管理、科研项目管理、教师管理、管理员管理等功能。科研工作量管理系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观,在功能模块布局上跟同类型网站保持一致,程序在实现基本要求功能时,也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时,也实现了数据信息的整体化,规范化与自动化。

    集装箱号码自动识别软件-DEMO演示程序

    如因版本过旧,测试过程中有任何问题可联系作者获取最新版本,可提供私有化部署API。 1、集装箱箱号OCR识别技术实现流程 (1)图像预处理 目标检测:使用启智畅想模型定位集装箱区域,缩小处理范围。 角度矫正:通过透视变换(如霍夫变换检测边缘)校正倾斜或扭曲的箱号。 图像增强:灰度化、二值化、去噪、对比度调整等,提升文本可读性。 (2)字符区域定位 字符检测:基于深度学习的文本检测模型定位箱号区域。 区域筛选:根据集装箱号长度(11字符)和排列规则筛选候选区域。 (3)字符识别 端到端方法:使用网络神经以及深度学习模型直接识别字符序列,避免传统分割步骤。 字符分割:投影法、连通域分析或U-Net分割粘连字符。 字符识别:训练CNN分类模型,支持数字以及大小写字母(0-9,A-Z,排除部分易混字符如I和1/O和0)。 (4)校验码验证 校验码比对:将识别的前10位转换为ISO6346标准数值,按权重计算并与OCR结果比对。 校验机制:若校验失败,触发重新识别或人工复核。 2、集装箱箱号OCR识别技术的多场景应用 复杂环境:应对光照不均、污渍、锈蚀、反光等干扰。 特殊字体:集装箱号的特殊字体(如OCR-B字体)需针对性训练。 3.数据集与训练 数据收集:自建数据集。 数据增强:模拟真实场景的噪声、模糊、旋转、仿射变换等。 算法迭代:基于预训练模型(如ImageNet)微调,提升训练效率,通过在线学习更新集装箱箱号OCR识别模型,适应新字体或环境变化。 4.评估指标 字符级准确率:99.9%以上 校验码通过率:99.9%以上 推理速度(FPS):毫秒级识别 通过结合深度学习的集装箱箱号OCR识别技术与规则校验,集装箱号OCR识别系统可达到高精度与高可靠性,广泛应用于物流追踪、海关通关和智能港口管理等场景

    基于Matlab的自动泊车系统中垂直车位路径规划仿真

    内容概要:本文详细介绍了使用Matlab进行自动泊车系统的垂直车位路径规划仿真。首先解释了Hybrid A*算法的基本原理及其在垂直车位泊车中的应用,重点讨论了路径规划的关键步骤,如外摆车头、转向角调整、碰撞检测以及路径生成。文中提供了具体的Matlab代码示例,展示了从车辆参数定义、路径点生成到最终路径验证的全过程。此外,还探讨了几何分析阶段的车辆运动轨迹建模,包括最小转弯半径的计算和转向圆心的确定。同时,为了确保路径的安全性和可行性,引入了边界圆检测法进行碰撞检测,并对路径进行了优化以满足实际驾驶的需求。 适合人群:对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师以及希望深入了解自动泊车系统的学生。 使用场景及目标:适用于研究和开发自动泊车系统的路径规划算法,帮助开发者理解和实现自动泊车过程中遇到的技术挑战,如路径规划、碰撞检测和路径优化。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还有详细的代码实现,便于读者快速上手并进行实验。同时,文中提到的一些技巧和注意事项对于提高仿真的准确性和实用性非常有帮助。

    基于轨迹预测的辅助驾驶安全预警系统:Carsim2019+Simulink周向防碰撞技术解析

    内容概要:本文详细介绍了基于轨迹预测的周向防碰撞系统,重点探讨了CTRV(恒定转向率和速度)轨迹预测模型的应用。该系统利用Carsim2019和Simulink进行建模和仿真,结合车载激光雷达获取的环境信息,实现了对未来几秒钟内车辆轨迹的精准预测。文中不仅提供了Python和MATLAB的伪代码示例,还讨论了如何通过动态安全距离策略、运动趋势权重等方法提高系统的鲁棒性和准确性。此外,文章还涉及了传感器数据处理、状态预测、决策模块的设计等方面的内容。 适合人群:从事自动驾驶技术研发的工程师和技术爱好者,尤其是对车辆轨迹预测、防碰撞算法感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于研究和开发辅助驾驶系统的机构和个人。主要目标是在各种危险碰撞场景下,提前预测并采取措施,确保行车安全。同时,也为未来自动驾驶技术的发展提供了理论依据和技术支持。 其他说明:文章强调了系统在实际应用中的挑战和优化方法,如噪声模型的改进、传感器数据的处理等。通过实例展示了系统在不同工况下的表现,如连续S弯、鬼探头等情况下的应对能力。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics