准备 IDE：VisualStudio Language：VB.NET/C# GitHub：AutoJump.NET 本文将向你介绍一种通过图像识别实现“跳一跳”机器人的方法。 第一节 图像识别 文中提到的所有方法和步骤只涉及简单的向量计算。 需要用到哪些计算？ 比较像素点的颜色 求向量集合的中心 计算颜色的相似度 一个RGB颜色可以看作一个三维向量 比较两个颜色的相似度可以计算它们的欧几里得距离 也可以直接比较它们的夹角：夹角越小，两个颜色越相似，反之亦然 求平面向量集合的中心位置 首先，将集合中所有的向
在此，机器人靠的是主动与大模型构成的“专家团队”沟通完成指令分析、视觉感知、完成估计和决策测试等一系列视觉语言导航关键任务。
多机器人系统是近年来机器人研究领域的热门话题之一。由于其在大规模环境中感知和行动的能力，多机器人系统在工厂自动化、智能交通、灾难响应和环境监控等应用中变得越来越受欢迎。
许多机器人使用视觉感知来解释周围环境。经济实惠的 RGB-D 传感器的开发引起了机器人界的兴趣，尤其是在 3D 点云处理领域。RGB-D 传感器能够同时捕获彩色和深度图像。该传感器以高帧速率运行，可以产生超过 10 MB/s 的数据，从而可以解决机器人网络中的潜在瓶颈问题。
ROS现场培训课程将从9月4日开始。这些课程是从零开始学习ROS并将ROS学习提升到更高水平的理想选择。 您可以选择：
为了筛选2019年一些令人惊叹的机器学习项目。根据reddit上机器学习类目中的内容，作者盘点了过去一年中最受欢迎的17个机器学习项目、研究论文、demo。希望你能在这个列表中获得一些鼓舞人心的、有教育意义的启发。
作为最热门的技术领域，机器人技术正在彻底改变产业，并推动全球的创新。为了满足这个快速发展的领域对技术人才日益增长的需求，大象机器人公司为高校开发了一个开创性的机器人教育解决方案。这个创新的解决方案将自动化水果采摘机的模拟与水果分拣和运送的自动化复合机器人结合起来，为学生提供了一个在最受欢迎和最有趋势的技术领域中的全面学习经验。 在本文中我们将详细为你介绍水果采摘和分拣机器人场景。我们将会从套装的介绍和使用的场景介绍，到套装功能机械臂的实现。
Autoware受BSD许可证保护。请自行负责使用。为了安全使用，我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。如果您使用Autoware与真正的自主车辆，请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。
这篇mylangrobot项目由neka-nat创建，本文已获得作者Shirokuma授权进行编辑和转载。
【导读】七月就要结束了，在即将到来的 7 月最后一个周末，人工智能头条为大家整理了本月 ML 和 Python 最受欢迎的十大开源项目。就算放假在家也可以知道大家现在都在学些什么，学习放假两不误。这个周末我们一起过~~
如今，上色都是人手工用Photoshop做的，一张图片要花好几个月才能完成，需要进行大量调查研究，光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是，基于深度神经网络的自动着色机器人，可以几秒钟就实现PS几个月的效果，而且成效越来越惊人。 下面，我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神经网络。第一部分讲解核心逻辑。我们将构建一个40行代码的神经网络，作为“Alpha”着色机器人，这个代码片段实际上没有太多的魔法，但可以让你熟悉基本操作。 然后，我们将创建一个可以泛化的神经网络——“Beta”版本。Beta机器人能
今天我记录使用myCobot320 M5跟FS820-E1深度相机进行一个无序抓取物体的分享。
本项目致力于探索和实现一种高度集成的机器人系统，旨在通过结合现代机器人操作系统（ROS）和先进的硬件组件，解决特定的自动化任务和挑战。一部分是基于Jetson Orin主板的LIMO PPRO SLAM雷达小车，它具备自主导航、地图构建和路径规划的能力；另一部分是Mycobot 280 M5机械臂，这是一个具有六自由度、工作半径280mm的紧凑型机械臂，能够进行精确的物品搬运和操作。
根据LinkedIn 发布的《 2020年新兴工作报告》，人工智能，机器人技术（专门从事机器人过程自动化或RPA）和数据科学家角色在新加坡排名前5位。
在ROS机器人的应用开发中，调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法，现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来，希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助。至于为什么转换成HSV模型，因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的，实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出。
BunnyBot是一种基于ROS的机器人平台，可以使用其内置的抓取手臂和视觉系统来执行有用的任务！ 目标 - 这个机器人可以自主导航，可以躲避障碍物，可以通过一个手臂夹取物品。 - 除了最初的导航阶段，不需要远程遥控或者手工输入。 - 多功能，可执行一些简单的任务 许可证 除非特定声明，代码和设计文件均基于BSD授权协议。（例如apriltags nodelet是采用的GPL协议）。 总体设计 机器人的核心功能是将一个标的物从一个地方移动到另外一个地方。这个标的物可以是一个需要传输的物体，也可以是一个工具
在上一章中，我们讨论了构建机器人所需的硬件组件的选择。 机器人中的重要组件是执行器和传感器。 致动器为机器人提供移动性，而传感器则提供有关机器人环境的信息。 在本章中，我们将集中讨论我们将在该机器人中使用的不同类型的执行器和传感器，以及如何将它们与 Tiva C LaunchPad 进行接口，Tiva C LaunchPad 是德州仪器（TI）的 32 位 ARM 微控制器板，在 80MHz。 我们将从讨论执行器开始。 我们首先要讨论的执行器是带有编码器的直流齿轮电动机。 直流齿轮电动机使用直流电工作，并通过齿轮减速来降低轴速并增加最终轴的扭矩。 这类电机非常经济，可以满足我们的机器人设计要求。 我们将在机器人原型中使用该电机。
RGB-D相机作为一种特殊形式的相机，主要通过主动发射红外结构光或计算飞行时间（TOF）来直接获得图像深度。它使用方便，但对光线敏感，大多数情况下只能在室内使用。
不同于OpenAI、谷歌，它将直接植入Meta的全家桶应用，包括什么Instagram、Facebook等等。
每天我们都会面临许多需要高级编码的编程挑战。你不能用简单的 Python 基本语法来解决这些问题。在本文中，我将分享 13 个高级 Python 脚本，它们可以成为你项目中的便捷工具。如果你目前还用不到这些脚本，你可以先添加收藏，以备留用。
这就要从你对你的本行专业，也就是机械的态度来看了，机械工程从事机器人相关领域，本身专业知识就足以让你能够立足了，无论是最直接的工业机器人系统集成（也就是一些中小型非标自动化企业），还是更为专业一些机械臂/机器人设计，机械本身都是重头戏，甚至服务机器人、AGV等等行业，一个优秀的地盘工程师都是极大程度决定产品成败的核心。如果进入特种机器人等领域，那更是机械的天下，看看国内的机器人实验室有多少是机械学院下属的你就知道了。
定位是移动机器人的一个基本问题。从自动驾驶汽车[1]到探索型微型飞行器（MAV）[2]，机器人需要知道自己在哪里。这个问题对于多机器人系统来说更具有挑战性。在这种环境下，有效的协作通常假设共享对全局地图的理解[3]，而且也需要考虑到每个智能体所拥有的独特信息，这是一个重要的内容。
人类非常聪明，我们可以通过观察进行学习。无论是日常的洗手，还是惊人的杂技表演，对人类来说都是可以学习的。
机器之心专栏 机器之心编辑部 多智能体代码库 CAMEL，提出了通过角色扮演框架来研究 LLM 智能体的行为和能力。 未来的社会会被通用人工智能（AGI）控制吗？当拥有多个 ChatGPT 智能体会有多可怕。 ChatGPT 已经初步展现了 AGI 的雏形，成为了各行各业工作人员的全能小助手，但如果任由其野蛮生长，不加于管制会不会有一天人类再也无法控制 AGI？意识到这个问题严重性，特斯拉 CEO 埃隆・马斯克、苹果联合创始人史蒂夫・沃兹尼亚克、图灵奖得主 Yoshua Bengio 等人带头签署公开信呼吁
摘 要：在工业制造和物流领域，通过机器人实现物料的拆垛是常见的应用之一，物料拆垛是存在将不同品规的货物（即不同尺寸、重量或纹理的商品）装在托盘上进行交付的场景。早期的机器人拆垛只适用于单一货物的卸载，且要求货物按照固定顺序排列，机器人并不具备感知能力；本文所述基于视觉引导的机器人拆垛系统，具备实时的环境感知能力以引导抓取动作，从而解决多品规物料拆垛系统的待卸载物体尺寸多变、码放不规整等问题。
到目前为止，已经看到了基本包，展示了ROS2的基本元素，以及如何创建节点、发布和订阅。ROS2不是通信中间件，而是机器人编程中间件，试图为机器人创建行为。因此，需要一个机器人。机器人相对昂贵。有可能有一个真正的机器人，比如装有激光和RGBD相机的Kobuki，价格约为1000欧元。一个被认为是专业机器人的价格可以达到数万欧元。由于并非所有读者都计划购买机器人来运行ROS2，将在模拟器中使用Tiago机器人。Pal Robotics的Tiago机器人由带距离传感器的差动底座和带手臂的躯干组成，头部装有RGBD摄像头。在我们已经添加到worsespace的软件包中，已经有必要在Gazebo中模拟Tiago机器人（ROS2中的参考模拟器之一）。
然后，虽然网友后边发现，机器人熟练的家务劳动不是完全自主的能力。主要还是要靠人工操作。
原作 百度AI交互设计院 量子位 授权转载 | 公众号 QbitAI 随着AI时代的到来，越来越多的智能设备进入了我们的生活。它们在给我们带来更多功能和便利的同时，也被赋予了更多“人性化”的特征，比
无论是像洗手这样的日常动作还是惊人的杂技技能，人类都可以通过观察其他人来学习。随着YouTube等来源的公开视频数据的激增，现在比以往任何时候都更容易找到我们感兴趣的任何技能的视频剪辑。每分钟都会有300小时视频上传到YouTube。不幸的是，我们的机器从大量的视觉数据中学习技能仍然非常具有挑战性。大多数模仿学习方法都需要简洁的表征，例如从动作捕捉（mocap）记录的表征。但获取mocap数据可能非常麻烦，通常需要大量的仪器。Mocap系统也往往局限于室内环境，闭塞程度最小，这可以限制可记录的技能类型。如果我们的智能体也可以通过观看视频片段来学习技能，那就相当好了。
今天分享一篇我研究生期间强化学习中的笔记，主要讲述了策略迭代算法寻找最优策略并帮助机器人飞速找出宝藏，每行代码均有详细注释，对其感兴趣的同学阅读完不妨实现一下。
视觉 进化的作用，让人类对图像的处理非常高效。 这里，我给你展示一张照片。 📷 如果我这样问你： 你能否分辨出图片中哪个是猫，哪个是狗？ 你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我：你觉得我智商有问题吗？！ 息怒。 换一个问法： 你能否把自己分辨猫狗图片的方法，描述成严格的规则，教给计算机，以便让它替我们人类分辨成千上万张图片呢？ 对大多数人来说，此时感受到的，就不是羞辱，而是压力了。 如果你是个有毅力的人，可能会尝试各种判别标准：图片某个位置的像素颜色、某个局部的边缘形状、某个水平位置的连续颜
计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述） 单目图像的深度图估计：综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/200.pdf
最近读了一些关于机器人抓取相关内容的文章，觉得甚是不错，针对一些方法和知识点，做下总结。本文综述了基于视觉的机器人抓取技术，总结了机器人抓取过程中的四个关键任务：目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。具体来说，目标定位包括目标检测和分割方法，姿态估计包括基于RGB和RGBD的方法，抓取检测包括传统方法和基于深度学习的方法，运动规划包括分析方法、模拟学习方法和强化学习方法。此外，许多方法共同完成了一些任务，如目标检测结合6D位姿估计、无位姿估计的抓取检测、端到端抓取检测、端到端运动规划等。本文对这些方法进行了详细的综述，此外，还对相关数据集进行了总结，并对每项任务的最新方法进行了比较。提出了机器人抓取面临的挑战，并指出了今后解决这些挑战的方向。
新的 Isaac 模拟引擎不仅可以创建更好的逼真环境，还可以简化合成数据的生成和域随机化，以构建真实数据集，以在从物流和仓库到未来工厂的应用中训练机器人。
1、ICRA2021 - Fast Uncertainty Quantification for Deep Object Pose Estimation
OpenMV项目创造一款低价，可扩展，支持Python的机器视觉模块，这个模块的目标是成为“机器视觉世界的Arduino “，
潘柏文，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室博士二年级在读，师从Prof. Aude Oliva。2019年本科毕业于上海交通大学电子工程专业。他的研究兴趣包括计算机视觉和机器学习。
粮食生产需求的增加导致了农业任务所需劳动力的增加。在这一背景下，农业机器人成为满足不断增长的劳动力需求的关键。然而，农业技术绩效的不确定性已成为新技术采用者的主要关注点。
6D 目标姿态估计对许多重要的现实应用都很关键，例如机器人抓取与操控、自动导航、增强现实等。理想情况下，该问题的解决方案要能够处理具有各种形状、纹理的物体，且面对重度遮挡、传感器噪声、灯光条件改变等情况都极为稳健，同时还要有实时任务需要的速度。RGB-D 传感器的出现，使得在弱灯光环境下推断低纹理目标姿态的准确率比只用 RGB 方法的准确率更高。尽管如此，已有的方法难以同时满足姿态估计准确率和推断速度的需求。
这个工具来自MIT，并且还是在线、免费，可以用它来生成各种字符的44.1 kHz声音。
随着AI时代的到来，越来越多的智能设备进入了我们的生活。它们在给我们带来更多功能和便利的同时，也被赋予了更多“人性化”的特征。面对这么多越来越“像人”、越来越“智能”的设备，人们会产生什么样的感受呢？是喜欢还是反感，是接受还是担忧？
文章：SemSegMap - 3D Segment-Based Semantic Localization
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
先进技术部门正在研究多模态强化学习，包括相机图像和触觉传感器。除其他外，要实现所谓的Sim2Real，其中模拟器中的强化学习结果也在实际机器上运行，必须协作操作真实机器的机械臂和相机。因此，在这种情况下，我们使用ROS测试了链接的6轴机械臂myCobot（由大象机器人制造）和深度摄像头RealSense D455（由英特尔制造），流程和结果将在下面详细描述。
视觉 进化的作用，让人类对图像的处理非常高效。 这里，我给你展示一张照片。 如果我这样问你： 你能否分辨出图片中哪个是猫，哪个是狗？ 你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我：你觉得我智商有问题吗？！ 息怒。 换一个问法： 你能否把自己分辨猫狗图片的方法，描述成严格的规则，教给计算机，以便让它替我们人类分辨成千上万张图片呢？ 对大多数人来说，此时感受到的，就不是羞辱，而是压力了。 如果你是个有毅力的人，可能会尝试各种判别标准：图片某个位置的像素颜色、某个局部的边缘形状、某个水平位置的连
以上的因素中，对于对大多数Python用户而言，前两项（质量和效率）也许是Python最具吸引力的两个优点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
