现有的视觉SLAM一般假定环境是刚性的，这种假设很大程度上限制了算法的应用，因为现实环境是动态变化的(汽车，行人等)。现有的解决方法一是通过动态物体去除来缓解这个问题，但是随着动态物体点占比的提升，直接采取去除的方式会大大降低定位的精度；二是利用深度学习来标注动态物体从而来维持静态环境的假设，但是这样会导致环境信息的丢失；三是基于语义来同时解决SLAM和目标跟踪问题，这也是这篇文章的技术基础之一。
原文：Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods
漂浮基座机器人存在动力学耦合，机械臂的关节运动将会引起基座位置和姿态的改变。根据基座的控制方式，可以将漂浮基座机器人分为四种模式：
与单臂机器人相比，双臂机器人的运动学系统具有其固有的协调特性，动力学系统是一个高纬度、高耦合的非线性系统。目前针对双臂间的协调运动规划主要基于主从式运动规划和非主从式运动规划，并且综合考虑了双臂间工作时的无碰撞路径规划问题。七自由度冗余机械臂（我们的手臂也是七自由度）由于存在冗余自由度，对于给定的双臂机器人末端目标位姿，双臂存在无穷多组运动学逆解，即存在逆运动学解的不确定性，同时逆运动学解的不确定性又会带来运动轨迹和控制力矩的不确定性。
嘿，GPUS开发者们！今天我们又要介绍一项真实的酷炫技术——cuRobo，这位速度狂魔正在为自主机器人导航领域掀起一场革命，让我们以轻松风趣的方式一探究竟。
机械臂轨迹规划是根据机械臂末端执行器的操作任务，在其初始位置、中间路径点和终止位置之间，采用多项式函数来逼近给定路径，它是机器人学的一个重要的研究内容。关于机械臂的轨迹规划可以分为关节空间的轨迹规划和操作空间轨迹规划。在操作空间的轨迹规划概念直观，但是需要进行大量的矩阵计算，并且操作空间的参数很难通过传感器直接获得，很难用于实时控制。在关节空间的轨迹规划能够根据设计要求适时调整机械臂各关节位置、角速度和角加速度，能够有效避免机构奇异性和机械臂冗余问题。因此，面向关节空间的轨迹规划得到广泛的应用。
来源：机器之心 本文约2000字，建议阅读5分钟 身残志坚，斯坦福大学的这位人工智能 + 机器人博士生想用技术克服身体缺陷。 有一位研究者，他身患残疾，出生时便患有退行性神经疾病，该疾病一直攻击着他的外周运动神经元（进行性神经性腓骨肌萎缩症, 2A 型）。他就是来自斯坦福大学的博士生 Keenon Werling。 为了走路，Werling 不得不带上腿支架，可能随着病情的恶化，还会坐上轮椅。 不能像正常人一样行走，但可以通过技术来帮助自己。因此，Werling 对设计、构造和控制外骨骼以帮助恢复行动不便
有一位研究者，他身患残疾，出生时便患有退行性神经疾病，该疾病一直攻击着他的外周运动神经元（进行性神经性腓骨肌萎缩症, 2A 型）。他就是来自斯坦福大学的博士生 Keenon Werling。
本文章总结于大疆前技术总监，目前在卡内基梅隆大学读博的杨硕博士在深蓝学院的关于机器人的带约束轨迹规划的公开课演讲内容。
昨天，DeepMind发帖，称已经收购了用于机器人研发的MuJoCo物理引擎，目前正致力于开源MuJoCo，并打算在2022年对所有人免费开放！
虽然直接法SLAM在无纹理环境更加鲁棒，但是由于灰度图像的凸性特征导致光度误差的凸性仅在一个小区域内保持的问题，所以传统的直接法视觉SLAM在当跟踪点有较大位移时，可能陷入次优局部极小解，具体问题描述如下图，左边分别是对应区域的灰度图和语义概率图，右图相应的三维可视化，灰度图像保留了对象的细节，而道路的概率主要在道路边界上进行生成，对于语义对象边界上的点，语义概率的凸性在比灰度图像更大的区域中成立。
从单目图像估计 3D 人体姿势和形状是动作重定向、虚拟化身和人类动作识别等各种应用的关键任务。这是一个具有根本挑战性的问题，因为深度模糊和人类外表的复杂性会随着关节、衣服、照明、视角和遮挡而变化。为了通过紧凑的参数表示复杂的 3D 人体，诸如 SMPL 之类的基于模型的方法已在社区中得到广泛使用。然而，SMPL 参数以整体方式表示人体，导致通过直接它们的参数无法灵活适应真实世界图像。更重要的是，当人体在图像中不完全可见时，基于回归的方法往往会失败，例如，被遮挡或在框架外。在这项工作中，作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。
在机器学习中，支持向量机（SVM，也叫支持向量网络），是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。是由Vapnik与同事（Boser等，1992；Guyon等，1993；Vapnik等，1997）在AT＆T贝尔实验室开发。支持向量机是基于统计学习框架与由Chervonenkis（1974）和Vapnik（1982，1995）提出Vapnik–Chervonenkis理论上的最强大的预测方法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案：Physical Inertial Poser (PIP)。仅使用6个惯性传感器（Inertial Measurement Unit，IMU），该方案可以实时捕捉符合真实世界物理规律的人体运动，关节受力、以及地面作用力等信息。 该系统可以在CPU上以60fps的速度运行，算法延迟只有16毫秒，相比前人工作在公开数据及上达到了最高的姿态估计精度、动作平滑性、以及最低的系统延迟，并且首次实现了基于稀疏惯性传感器的人体受力估计。通过引入物理优化，该方案大幅提
对抗性学习方法为具有复杂的内部关联结构的高维数据分布的建模提供了一种很有发展前景的方法。这些方法通常使用判别器来监督生成器的训练，从而产生与原始数据极为相似、难以区分的样本。生成对抗网络（GAN）就是对抗性学习方法的一个实例，它可以用于高保真的图像生成任务（Goodfellow et al., 2014; Karrasrt et al.,2017）和其他高维数据的生成（Vondrick et al.,2016；Xie et al.,2018；Donahue et al.,2018）。在逆向强化学习（inverse reinforcement learning）框架中也可以使用对抗性方法学习奖励函数，或者直接生成模仿学习的专家演示样例（Ho & Ermon, 2016）。然而，对抗性学习方法的优化问题面临着很大的挑战，如何平衡生成器和判别器的性能就是其中之一。一个具有很高准确率的判别器可能会产生信息量较少的梯度，但是一个弱的判别器也可能会不利于提高生成器的学习能力。这些挑战引起了人们对对抗性学习算法的各种稳定方法的广泛兴趣（Arjovsky et al., 2017; Kodali et al., 2017; Berthelot et al., 2017）。
这次将尝试解释如何使用逆运动学的功能，同时建立一个7自由度冗余的机械手。在本教程中，我们将构建一个非动态机械手，它只使用逆运动学而不使用任何物理引擎功能。
云机器人就是云计算与机器人学的结合。而机器人则是云机器人的主要终端，云可以为机器人提供数据监控以及分析服务，同时也可从远端遥操作机器人的动作。腾讯云社区为大家了解和使用腾讯云服务提供了优秀的平台。而对于机器人部分，下面给出关于机器人关键技术之一的动力学建模与仿真的介绍。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76574969
空间机器人利用机械臂与基座的动力学耦合主动保持或者调整基座姿态。此阶段的运动规划任务包括基座姿态保持/调整、末端姿态调整、末端位置保持优化任务以及约束任务。本文基于关节空间任务补偿方法构建混合任务优先级运动规划算法，算法旨在完成多任务下的空间机械臂末端手眼相机视角调整，且关节空间任务补偿策略可以保证所提算法中无算法奇异。在高优先级基座姿态保持/调整任务的加权伪逆零空间内实现其他任务，可以保证在多约束任务下基座姿态保持/调整控制任务的精度，提高了空间机器人安全操作能力。通过建立空间机器人一体化数值仿真平台，验证空间机器人运动控制算法的有效性。
机器人因其高效的感知、决策和执行能力，在人工智能、信息技术和智能制造等领域中具有巨大的应用价值。目前，机器人学习与控制已成为机器人研究领域的重要前沿技术之一。各种基于神经网络的智能算法被设计，从而为机器人系统提供同步学习与控制的规划框架。首先从神经动力学(ND)算法、前馈神经网络(FNNs)、递归神经网络(RNNs)和强化学习(RL)四个方面介绍了基于神经网络的机器人学习与控制的研究现状，回顾了近30年来面向机器人学习与控制的智能算法和相关应用技术。最后展望了该领域存在的问题和发展趋势，以期促进机器人学习与控制理论的推广及应用场景的拓展。
在最近结束的2020年CVPR会议上，有很多优秀的计算机视觉研究。在本文中，我们将重点关注与移动或与边缘计算相关的任务和内容。虽然并非所有这些论文都直接接触到移动相关的应用，但它们对移动端机器学习的影响是巨大的。它们推动了通常在移动设备和边缘设备上执行的ML任务，因此它们的进步对推动行业向前发展至关重要。
#3部分为整个Box2D系统结构的解释，以及其运行的原理和相应步概述。不清楚有没有#4，如果有#4则会对每一个物理求解过程进行推导阐述。 上一章链接：传送门 需要前置知识：高等数学，大学物理 ---- 目录 1、世界 1.1 基础信息 1.2 结构详述 1.3 物理世界原理-概览 1.4 物理世界原理-详述 2. 物理快照 3、物理系统优化 3.1 时间上的优化 3.2 空间上的优化 1、世界 1.1 基础信息 世界-World为整个物理系统的管理运行系统，其结构如下 其中：FP、FVector2、FVec
里面提到了半正定二次型为什么会出现在凸优化中，以及为什么会有拉格朗日乘子法，主要参考瑞典皇家理工学院非常棒的PPT，
刚性机械臂建模方法已经可以有效地求解出机械臂各部分之间的耦合情况，但是对于柔性机械臂的动力学建模其侧重点在于基于刚性机械臂建模方法的基础上如何有效的处理机械臂关节柔性以及臂杆柔性的问题。由于机械臂的截面相对于其长度而言很小，可以将柔性杆作为Euler-Bernouli梁，柔性机械臂可以视为一个具有无限自由度的连续系统。相对于刚性机械臂杆件之间的耦合，柔性机械臂还需要考虑关节的柔性以及臂杆弹性变形的耦合。因而，柔性机械臂的运动方程具有高度非线性。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 编译：OGAI 编辑：陈彩娴 铰接物体在我们的生活中无处不在。全面理解这些铰接物体的外观、结构、物理性质和语义，对于研究社区是大有助益的。 目前的铰接物体理解方法通常是基于不考虑物理特性的 CAD 模型的合成物体数据集，这不利于视觉和机器人任务中从仿真环境到实际应用的泛化。 为了弥补这一差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的铰接物体知识库，它包含 48 个类别的 2,037 个真实世界中的三维铰接物体模型。 我们通过铰接知识图谱 ArtiKG 描述每个物体。为了构建 A
这可能是我见过的讲解约束优化最棒的材料，图形和数学符合结合阐述四类常见的约束优化问题，尤其是一直对理解支持向量机的原理有困惑的同学可借鉴。
ImageNet 的出现极大推动了计算机视觉领域的发展。在通往强人工智能的路上，我们还需要考虑物体的外观、结构、物理性质、语义等因素。为此，上海交大卢策吾组近日重磅推出了大型真实世界铰接物体知识库 AKB-48！ 编译 | OGAI 编辑 | 陈彩娴 铰接物体在我们的生活中无处不在。全面理解这些铰接物体的外观、结构、物理性质和语义，对于研究社区是大有助益的。 目前的铰接物体理解方法通常是基于不考虑物理特性的 CAD 模型的合成物体数据集，这不利于视觉和机器人任务中从仿真环境到实际应用的泛化。 为了弥补这一差
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【编者按】继xgboost,cxxnet,minerva之后，DMLC在9月29日发布了新的Project: dmlc/MXNet（https://github.com/dmlc/mxnet/），MXNet是cxxnet的进化，在设计上经过成熟的思考，文档也很清楚。尤为难得的是，MXNet开发团队把设计笔记也做了分享。笔记的思想不局限于MXNet，也不局限于深度学习，无论对初学入门还是对高阶提升，都具有参考价值。本文是第一篇设计笔记的译文，深入讨论了不同深度学习库的接口对深度学习编程的性能和灵活性产生的影响
机器之心专栏 机器之心编辑部 1 分钟的舞蹈动画，美术手工制作或需 20 多天，用 AIxPose 辅助制作仅需 3 天，整个流程缩短了 80% 以上。 AIGC 又出新魔法了！ 不用动画师手 K、惯捕或光捕，只需提供一段视频，这个 AI 动捕软件就能自动输出动作。仅需短短几分钟，虚拟人的动画制作就搞定了。 不仅是四肢大框架动作，连手部的细节都能精准捕捉。 除了单视角视频，还能支持多个视角的视频，相比其他只支持单目识别的动捕软件，该软件能提供更高的动捕质量。 同时，该软件还支持对识别的人体关键点、
你可能还记得高中时的一个简单的微积分问题——在给定盒子体积的情况下，求出构建盒子所需的最小材料量。
从3.1版开始，Godot支持布娃娃物理。Ragdolls依靠物理模拟来创建逼真的程序动画。它们在许多游戏中用于死亡动画。
今天跟大家分享一篇来自微软亚洲研究院新出并已经开源的3D姿态估计的文章：Cross View Fusion for 3D Human Pose Estimation，大幅降低了3D姿态估计的误差。
机械臂在不同环境下、不同任务条件下其控制的目的和策略也不同。当机械臂在自由空间中时，其主要进行位置和姿态的控制，根据任务轨迹的不同，其包括点到点的控制以及轨迹跟踪控制。当机械臂与环境接触时，机械臂与环境之间会产生接触力，为了完成既定的力控制或者与环境之间良好的接触，因此需要对交互力进行控制。对于冗余机械臂的控制即在非冗余机械臂的控制算法基础上加入冗余度的分解，而冗余机械臂的控制的关键在于运动学与动力学的优化。
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 机器人要如何完成这样一个动作？ 我们一般会基于强化学习，在仿真环境中进行模拟训练。 这时，如果在一台机器的CPU环境下进行模拟训练，那么需要几个小时到几天。 但现在，只需一个TPU/GPU，就能和数千个CPU或GPU的计算集群的速度一样快，直接将所需时间缩短到几分钟！ 相当于将强化学习的速度提升了1000倍！ 这就是来自谷歌的科学家们开发的物理模拟引擎Brax。 三种策略避免逻辑分支 现在大多数的物理模拟引擎都是怎么设计的呢？ 将重力、电机驱动
对人类动作进行建模对于许多应用都很重要，包括动作识别 [12, 34]、动作检测 [49] 及计算机图形学 [22] 等。最近，神经网络被用于 3D 骨骼关节部位序列的长 [22, 23] 、短 [14, 37] 期预测。神经方法在其他模式识别任务中非常成功 [5, 20, 29]。人类动作是一种带有高级内在不确定性的随机序列过程。给定一个观察的姿势序列，未来的丰富姿势序列与之相似。因此，内在不确定性意味着，即使模型足够好，在预测未来姿势的一个长序列时，相隔时间较长的未来预测不一定能够匹配推断记录。因此，相关研究通常将预测任务分为长期预测和短期预测。短期任务通常被称为预测任务，可以通过距离度量将预测与参考记录进行比较来定量评估。长期任务通常被称为生成任务，更难定量评估。在这种情况下，人类评估至关重要。
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
在大数据时代下,深度学习理论和技术取得的突破性进展,为人工智能提供了数据和算法层面的强有力 支撑,同时促进了深度学习的规模化和产业化发展.然而,尽管深度学习模型在现实应用中有着出色的表现,但 其本身仍然面临着诸多的安全威胁.为了构建安全可靠的深度学习系统,消除深度学习模型在实际部署应用中的潜在安全风险,深度学习模型鲁棒性分析问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从精确和近似的角度对深度学习模型鲁棒性（Robustness，亦称稳健性、可靠性）问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的模型鲁棒性量化分析方法。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全身动作捕捉，现在无需昂贵的动捕设备，只要一个摄像头就能轻松实现。 并且就在抖音上，人人都能上手体验。 上面这段虚拟数字形象跳舞的视频采用了抖音直播伴侣功能背后的全身驱动技术，主播仅需要单个普通摄像头并开始跳舞，就可以实时、精准地驱动虚拟形象。 相较于以往的轻量化动作捕捉，这项来自字节跳动智能创作团队的全身驱动技术具有高真实性，可以体现空间的距离感和地面感。 并且具有更高的鲁棒性，能够在复杂的环境、穿戴等场景下实现良好的结果。 同时，还具备更高的还原性，
今天，又摘了一篇官网的文档，献给对2D物理还未入门或刚刚上手的开发者，已经熟悉的朋友们欢迎转发到微信朋友圈，让有需要的开发者看到。
1.Neural Lithography: Close the Design-to-Manufacturing Gap in Computational Optics with a 'Real2Sim' Learned Photolithography Simulator
肌肉骨骼疾病和关节疾病是发达国家的主要健康问题之一，尤其影响人口老龄化。人类膝关节通常受到骨关节炎 (OA) 的影响，骨关节炎是一种退行性疾病，是美国慢性残疾的主要原因。OA会导致关节软骨损失，目前可以使用磁共振成像（MRI）清楚地观察到这种影响。在此背景下，膝关节软骨和周围骨骼的分割是近年来变得相当重要的问题。研究的一个主要方向是利用软骨分割来开发针对骨关节炎不同阶段的生物标志物。此外，基于计算机的膝关节植入物手术规划需要骨骼和软骨的分割。其他应用包括通过有限元对膝盖进行建模，以预测关节运动学或了解健康关节的自然变化和生理效应。
空间机器的连续路径规划主要涉及到基座姿态、机械臂末端位置或者姿态的规划，在此过程中，位置可以通过三维矢量唯一表示，因此对于机械臂末端位置的规划主要是针对三维向量坐标的规划，而对于姿态的规划，由于姿态表示的方法不唯一，因此会衍生出多种姿态规划方式。但是不管是针对位置以及姿态的规划或者插值，其相应的规划算法具有通用性。
AI 科技评论按：近日，英伟达在官博宣布正式开源被誉为「市面最强大物理仿真引擎」的 PhysX，除了广泛应用于游戏特效的提升，该引擎还能为 AI 、机器人与计算机视觉技术、自动驾驶与高性能计算提供支持。
Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： Sublime text3 一、前言 说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙了许久。本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的，对于什么是SVM做出了生动的阐述，同时也进行了线性SVM的理论推导，以及最后的编程实践，公式较多，还需静下心来一点一点推导。 本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：https://githu
柔性机器人轻量节能, 对环境和目 标的变化具有适应性, 但也存在因 为结构刚度较低而导致的结构振动的问题.现有的绝大多数机器人结构设计是结构刚度最大化, 以减小机器人结构的振动而实现精确的运动定位. 但是, 这种最大化刚度结构的机器人用材多、 不经济, 结构笨重不节能, 惯量大而动态性能差, 生产效率低. 况且, 不存在绝对的刚性结构, 一定条件的输入会激励出 一定频率的振动, 即使设计成最大化刚度结构, 机器人在高速重载的工作条件下同 样面临着结构振动的问 题.
自动布局是iOS6开始引进的新功能，而iOS 8则在原有自动布局的基础上增加了SizeClass的概念，从而增强了自动布局功能。
Turing提供动力的TITAN可提供130 teraflops的深度学习功能，11 gigarays的光线追踪性能，可满足全球最苛刻的用户需求。
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