好一陣子不在臉書上發表跟孩子有關的動態
只有IG即時動態(讓家人參與孩子生活)
和粉專上實作和課程分享
就是在思考「是否把成就放在孩子身上」這件事
應該說全職媽媽很容易掉進這個狀態
畢竟生活全部都跟孩子有關
很容易把期望跟成就感寄託在孩子身上
但 有期望就很容易失望
當孩子無法做到標準
就會失望 牽動著情緒 間接影響親子間的氛圍與關係
當我察覺到這件事 就開始練習不上傳孩子的照片與影片
不讓孩子成為別人評斷我的標準
也學習找回自己(但好像還沒找回來😅)
發任何跟孩子有關的動態
也去思考發這則動態的目的為何、想得到什麼回應
也千萬別誤會
絕對不是不能發文,或放照片、放影片
而是在錄影拍照前,上傳動態前思考一下
當中是否有不合理的期待
一切如常 便是祝福
一切如常便是祝福
把孩子的好表現po上網,得到大家的羨慕與讚美,是不少媽媽常進行的活動。希望藉著孩子得到關注,有一些互動的話題,這是無可厚非的。
但是更進一步,界線就越來越模糊了。像是暗暗期待孩子有好表現,或者練習才藝拍成影片,或者有可愛的行為就要孩子重複以錄影,讓自己繼續獲得追蹤好評,甚至藉此獲得錢財,就已經可能是在犧牲孩子,來滿足媽媽自己了。
當媽媽在某種狀況下,有一個很強的誘惑,就是本來只有自己的時候,不太被注意,但自從有了一個很能帶出場的孩子,變成了許多人的焦點。那麼,這位媽媽,有沒有可能持續複製這樣的經驗,即使對孩子已經有了負面影響?
其實這並不奇怪,父母要孩子滿足自己未竟的夢想,那已經被討論多次了。久遠的未來況且如此,何況只要勉強一下孩子,父母很快就能得到滿足,有時候頭腦還沒想清楚,動作已經完成了!
從另一面講,當孩子沒有好的表現,媽媽的挫折感就可能越發強烈。平常媽媽的價值,已經跟孩子的表現綁在一起,孩子表現好的時候媽媽得到了肯定,那表現不好的時候呢?
在這個過程中,孩子便承受了更多原本跟他無關的情緒。即便這顯而易見,但如果要一個家長承認,實在太難。
所以以前街坊鄰里對媽媽的評價,這個歷程現在越來越激烈,在手機上、在電腦前。而且傳統上媽媽是被動地接受評價,現在是主動地用社群網站交出成果,供大眾品評。
我的工作,容易讓我看到大人、小孩的困境。所以我特別喜歡一個健康孩子的小搗蛋、小脾氣,我看待家長的小煩小惱時,我竟然會感受到一股「欣慰」--這就是正常親子互動的樣子啊!
一切如常,便是祝福!
我認識有家長,很少把孩子的照片放在公眾的地方,頂多只在親人之間傳遞。除了安全考量之外,希望孩子普通平凡就好,自己也沒特別想透過孩子得到多少關注。自己過自己的人生,孩子也有孩子的人生,從最早的時候就獨立看待。
這沒有否定誰的意思,這只是價值觀的不同。
同一個行為的背後,也可能有複雜的原因。像是有些媽媽是藉著社群網站「做記錄」,有時候隔一年還會回顧,像是日記的感覺。
有女性更喜歡「媽媽」的身分,更勝於「自己」,已經完全以孩子做為自己認同的重心。自我介紹的時候,會說是自己是「XX媽媽」,下意識地把原本自己的樣子抹去。
接下來,一切的發展就很自然了。孩子被欺負了,孩子不一定搞得清狀況,媽媽比孩子還痛苦。孩子的情緒,強烈地牽動媽媽的情緒,讓媽媽交出了很多自己的情緒主導性,所以在原本的情緒起伏之外,要再加上慌張失措—因為那已經有些接近失控的感覺了。
所以,想要藉著孩子接受肯定,來撫平自己的狼狽,這不是再自然不過的事嗎?
很多事,理解就好,落入責怪,常常不小心就會太過。從整個脈絡來看,媽媽把自我交出去,絕非全然自願,這似乎也有先天生物設定。接觸「媽媽」這個角色,細看心境轉折的紋理,很少煩躁無趣,因為變化多端,類似的心理歷程也絕非只侷限在女性。
為了育兒,媽媽的時間安排,變得碎裂、臨時、意外、突然。這種生活過個幾天試試看,那種煩躁就會油然而生,那種完全要以另一個人為生活軸心的失控感,如果再加上睡眠節奏整個被打亂,精神意識根本就陷入昏昧,多少男性在這種狀況下還能保有清醒而完整的自我?
我先停筆在這裡了,我怕被人誤認我生過小孩。我目前還沒生過,未來不知道,生物科技這種事很難說。這些話題,以及眾多的小細節,都只是我的整理(或許是我上輩子的記憶?)。
祝福大家,一切如常,這是我的衷心盼望!
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史丹佛最新研究顯示:自動駕駛汽車竟然也能甩尾!
杜晨 / 何渝婷編譯
2019-12-25 14:30
輪胎膠皮和柏油地面的劇烈摩擦,產生的白煙幾乎籠罩了整個跑道。
一輛銀色的汽車,高速穿行在由橘色路樁定好的跑道區域內。
它以極其精確的姿態控制,穿過了這條蜿蜒曲折且十分狹窄的跑道!
一切不得不令人感慨:坐在方向盤後的,究竟是日本的山道元祖土屋圭市,還是美國的甩尾大神布洛克(Ken Block)?
都不是。
事實上,駕駛著這台1981款DMC DeLorean的,並不是真人,而是史丹佛大學開發的自動駕駛系統......
你沒有聽錯:自動駕駛汽車,已經可以實現精確的甩尾了。
即便在失去抓地力的前提下,自動駕駛系統仍然可以進行精確的控制。
這台DeLorean穿行於狹窄的跑道中,卻沒有誤觸任何一個路樁。如果你看過著名的Gymkhana系列影片,可能會對這樣的駕駛模式感到熟悉。
然而,即便是已經親自出演十多部Gymkhana影片的Ken Block本人,對賽道和車體掌握的精確程度,似乎也無法達到史丹佛大學這台自動駕駛汽車的程度.....
也難怪,團隊拿著這條自動駕駛甩尾影片給一些職業甩尾賽車手看,這些車手紛紛表示:「感覺要失業了!」
2015年,史丹佛大學動力設計實驗室的教授Chirs Gerdes不知道從哪找來了一台1981款DMC DeLorean。
沒錯,就是著名科幻電影《回到未來》裡的那台汽車的原型。
Gerdes教授帶著幾個自己的學生開始改裝這台神車,過程中也得到了自動駕駛創業公司Renovo的幫助。團隊還把這台車取名叫Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control(偏航控制多執行器研究試驗台),簡稱MARTY。
因為《回到未來》的原因,再加上DMC公司本身的傳奇故事,DeLorean在汽車歷史上留下過濃墨重彩的一筆。然而,除了光環加身之外,這台車實際上毫無任何特色可言。
因此,團隊所作的第一件事,就是把這台車拆了個乾淨,包括發動機,換進去一套電池、電機和傳動系統等,把這台DeLorean變成了名副其實的「電動車」:
然後,團隊進一步加裝了控制系統。包括油門、剎車和方向盤控制等等,全部都是由電腦完成的。
下面這張圖展示了改裝的主要內容,從左到右、從上到下:
拆除了原本2.8升排量卻只能輸出130hp的燃油發動機,換進了一台 7,000牛頓米(N·m)的電動機——轉換到制動馬力至少也有400hp左右?
雙GPS天線用於追蹤汽車的位置,可以精確到1吋。車載系統正是通過GPS定位來確定自己的位置。也就是說,MARTY的自動駕駛,並不是普遍意義上的機器學習,而是一個更簡單的、邏輯驅動的自動駕駛。
電腦控制的轉向系統,不到一秒的時間,即可從一個方向的極限轉到另一個方向的極限,而且控制極其精確,這也是為什麼這輛自動駕駛汽車可以實現更精準的甩尾控制。
電動剎車系統,可以進行精準的剎車控制。
訂製的懸掛系統,滿足甩尾時對輪組產生的極限壓力。
甩尾和正常駕駛是兩種完全不同的駕駛方式。當我們正常開車時,汽車會朝著打輪的方向前進。而且,正常開車需要輪胎保持抓地力,因為失去抓地力就意味著駕駛者失去對汽車的控制,很容易導致事故發生。
而在甩尾時,一切和正常駕駛幾乎都反過來了:汽車的前進方向實際上和打輪方向完全相反。而且在甩尾時,車手必須在失去和獲得抓地力之間找到一種平衡,使得輪胎在賽道上打滑,卻也能提供足夠的力量將車往前推。
同時這一力量又必須和前輪的角度形成一個平衡,使得車輛不會因為轉向過度而偏離前進的方向:
對於真人車手,他們需要用眼睛去看發動機轉速表,耳朵去聽發動機、輪胎摩擦的聲音,用身體去感受離心力等等。在很大程度上,車手是通過自己的意識去感知的。
任何人都可以猛踩油門讓輪胎失去抓地力,但掌握精確的控制,從而讓車輛在一種「可控的失控」下完成精彩的甩尾過彎,需要日積月累的訓練。
而這一切對DeLorean似乎更加簡單。為什麼這麼說?因為它可以直接從車載電腦和傳感器中讀取數據,從而做出精確的操控。
操控車載系統顯示了車輛目前的速度、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度,以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度 (yaw) 等關鍵數據。
史丹佛團隊決定向Ken Block的Gymkhana系列影片致敬,將用來測試的這條賽道命名為MARTYkhana。這條賽道總長大約1公里,路線專門設置用來考驗和展示系統的精確性。
有了數據的幫助和電腦系統的加持,MARTY可以實現令人難以置信的精準過彎控制。下圖中,MARTY進行了一個從向左到向右甩尾的快速切換,穿過狹窄的門,卻沒有碰到障礙本身:
下圖中,賽道從一個大直徑的橢圓進入一個小直徑的圓形,MARTY的對油門、剎車和轉向角度控制,禁得起考驗,畫出了一道完美的螺旋白煙。
一些職業甩尾賽車手和工程師給了MARTY很高的評價。
2015年Formula DRIFT世界冠軍Fredric Aasbø指出,MARTY做了幾個難度非常高的transition(從一個彎形到另一個彎形的轉換),「在這種操控上,機器人可能會比我們人類做得更好。」
Papadakis Racing的隊長Stephan Papadakis表示,從影片裡可以看出,車輛的動力總成設計和安裝,以及自動駕駛系統的程式碼,令他印象非常深刻,特別是「可重複性」,也即MARTY每次穿過同一個彎形所採用的姿態,都一如既往準確無誤。
看這架勢,莫非史丹佛大學要出師Formula Drift了?
還好,並不是......
實際上,團隊進行這項研究的目的,是幫助未來的自動駕駛汽車更加安全。
現在的自動駕駛汽車已經挺安全了,主流公司公布的數據顯示事故率遠遠低於真人駕駛。然而這個結果建立在相對更安全的測試環境下,往往不包括(或者只包括極少量的)雨、雪或極端天氣。這也是為什麼在自動駕駛汽車測試過程中,一旦發生緊急情況,安全駕駛員必須接管。而在這類情況下,真人的應對能力往往比電腦更好。
如果道路因為雨雪和低溫導致結冰,如果道路上有大風,別說自動駕駛汽車,真人司機也很難保證絕對安全。
史丹佛大學團隊大改這台DeLorean,讓它去甩尾,目的就是研究自動駕駛汽車在失去穩定性的極端狀態下,應該如何自我控制。
這次的MARTYkhana,除了做出了一部令人血脈噴張的甩尾影片,更重要的意義在於獲得了大量關鍵的測試數據。
團隊成員Jonathan Goh表示,「通過甩尾,我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛,其他的一切都迎刃而解了。」
圍繞這台改裝電動甩尾DeLorean,史丹佛大學團隊已經發布了相關的研究論文,題為Toward Automated Vehicle Control Beyond the Stability Limits: Drifting Along a General Path(朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進:沿著一般道路甩尾)。
團隊也發布了更多的影片,展示MARTY在酷炫的甩尾背後,一些重要的研究思路和啓發:
這已經不是Gerdes教授的團隊第一次跟賽車打交道了。幾年前,他們改裝了一台奧迪TT,送到賽道上測試,實現了超越真人車手對於剎車和過彎路線的控制。
他們還把自動駕駛汽車送到過派克峰登頂計時賽 (Pikes Peak),堪稱自動駕駛賽車界的第一團隊了。
附圖:(Fredric Aasbø, 2015 年Formula DRIFT世界冠軍)
(穿過障礙,有如「蜻蜓點水」一般輕盈)
資料來源:https://news.knowing.asia/news/f495f331-52bd-4552-b01f-a4a5d310699c?utm_source=dable
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以上是使用十三年的傳動
目前就是上坡沒力
低速變氣血循環機
該有的尾速上不去
拉速度的時候會突然down下來
又突然衝回來(離合器打滑?)
目前原廠問到離合總成750
普利總成650
本來只想換蹄片就好,但不會判斷那碗公還能不能用,開閉盤也沒拆來看好壞,大彈簧也
得換,好像不如換整組總成,因為我只想讓車子回到它該有的性能,是不是換原廠比較好
呢?有看到很多改裝品貴了一些但能接受,像機怪bt5跟碗公,在耐用性跟穩定上是改裝
品比較差嗎?希望能給點建議 謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.136.197.120
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/biker/M.1416022891.A.4C6.html
傳動整組買起來大概2350含皮帶 碗公 楓葉盤 應該比改裝品便宜很多了
看來還是選擇原廠品 感謝!
謝謝各位!
※ 編輯: BluerayDisc (1.34.225.244), 11/16/2014 00:12:12
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