最近邻点搜索在点云上快速障碍物碰撞检查的运动规划中也很重要。机器人应用中常用的k-d树结构是“静态”的，其中树是使用所有点从头开始构建的，这与实际机器人应用中通常按顺序获取数据的事实相矛盾。...3） 重建应足够有效，以实现实时机器人应用程序。 在本文中，我们提出了一种称为ikd树的动态k-d树结构，该结构只使用新的点来构建和增量更新k-d树，同时将它们向下采样到所需的分辨率。...在这种情况下，递归更新T的所有子节点的已删除和已删除的懒惰标签仍然是低效的。为了解决这个问题，我们使用了进一步的延迟策略来更新子节点的延迟标签。...B、 激光雷达惯性里程计和建图 我们在实际的机器人应用中测试我们开发的ikd树：激光雷达惯性里程计（和建图图），在此应用中，基于k-d树的最近点搜索对于将新激光雷达扫描中的点与其在地图中的对应点（或之前的扫描...图7：香港大学主楼的建图结果，绿线是由FAST LIO计算的携带激光雷达机器的路径 总结 本文提出了一种高效的数据结构ikd树，用于在机器人应用中增量更新k-d树，ikd树支持机器人的增量操作，同时通过部分重建保持平衡
当前主要的清洁方式是人工水洗，这种方式需要消耗大量的淡水，成本高。最近几年以来，清洁机器人在这一领域逐步得到了应用。 清洁机器人一般采用干洗的方式。...作业时，机器人的滚轮贴合在光伏板的铝合金边框上行驶，同时用旋转的滚刷将光伏板上的积灰清扫掉，如下图所示。这种无水的清扫方式逐步得到了市场的认可。 这种清扫方式想要大规模使用，还需要解决跨板作业的问题。...清洁机器人运动到组串边缘位置时，需要跨过这个间隙然后运动到下一个组串上进行作业，除非为每个组串配置一台清洁机器人，但这样做成本太高。这一问题对于大型集中式光伏电站尤为突出。...对于跨板问题目前主要有3种解决方案： 1.搭建过桥。在组串之间搭建金属过桥作为导轨，让清洁机器人通过这些导轨进入下一个组串。这种方式技术难度低，建造成本高。...张量无限的Tensor Eye相机很好地完成了这一任务，实现了精确的目标定位与姿态估计，XYZ方向定位误差< 3mm@2m，角度估计误差<0.5°。
01 PPT预览 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
光伏电站的建设目前处于高速增长期，全球光伏装机容量在2022年3月已达到1000GW，2030年预计将达到4500GW，2023年全球新增装机量约为414GW，光伏电站的大规模建设为智能化安装机器人提供了广阔的市场空间...集中式光伏电站通常建设在沙漠、戈壁、荒漠、山地、高海拔等地区，自然环境艰苦，人工作业面临一些问题： 1.需要消耗大量的人力，在条件艰苦的地方招工存在困难； 2.人工作业效率低，电站建设周期长； 3.作业存在一定的危险性...机械臂的末端还没有执行到位，光伏板就已撞上了支架。 下面介绍张量无限在光伏铺板机器人视觉感知方面的经验，方案基于张量无限Tensor Eye型3D相机。...加上机械臂的定位误差与执行时间，整个系统的放置误差<4mm，角度偏差<0.5°，整个流程的节拍<35s。综合考虑上料、机器人行走等时间，单台铺装机器人每小时可以铺设100块光伏板。...与人工作业相比，速度提升了8~10倍；对人力的需求量也大幅度减少，。 对于光伏铺装机器人而言，视觉感知系统是整个机器人系统中技术难度最大的部分。
本文来自东南大学教授漆桂林在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的演讲内容，介绍了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用。...本文简明地讲述了知识图谱的概念，回顾了知识图谱的历史，研究了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用，希望能做出辅助学生学习的智能机器人。...知识工程的历史回顾，可以追溯到六十年代Semantic Nets。到了八十年代专家系统，但由于知识瓶颈问题，在90年代受到的关注越来越小。Yahoo前首席科学家Ronald J....形式化的，对于共享概念体系的明确而又详细的规范说明。本体提供的是一种共享词表。或者说，就是一种特殊类型的术语集。只有把概念形式化，机器和人才能互动和理解。 ?...演讲PPT下载： 知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用 携程技术中心深度学习Meetup系列： 用户在线广告点击行为预测的深度学习模型 深度学习在携程攻略社区的应用 深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用
本文将深入探讨NLP在智能客服和聊天机器人中的应用，从基本概念到技术原理，为读者展示这一领域的发展和前景。 1....智能客服中的应用 智能客服旨在通过自动化技术和NLP实现与用户的交互。以下是NLP在智能客服中的应用示例： 3.1 自动问答 基于NLP技术，智能客服可以自动回答用户的常见问题。...聊天机器人中的应用 聊天机器人是NLP技术的另一个热门应用领域。以下是NLP在聊天机器人中的应用示例： 4.1 对话生成 NLP技术可以用于生成自然流畅的对话。...技术原理与挑战 在智能客服和聊天机器人中应用NLP技术并不简单，其中存在一些技术原理和挑战： 5.1 语言模型 NLP中的核心是语言模型，它可以理解 和生成自然语言。...总结 NLP技术在智能客服和聊天机器人中的应用正在改变我们的交互方式，使得与机器的对话更加自然和智能。随着技术的发展，我们可以期待NLP在这些领域取得更大的突破，为用户提供更好的体验和服务。 结尾
这篇帖子总结了最近三篇论文的结果，这些论文提出了一些可以将更长的任务分解成更短子任务的学习算法。我们报道了在自主手术子任务背景下的实验，我们也相信这些结果适用于从工业机器人到家庭机器人的各种应用。...在手术机器人中的应用 诸如Intuitive Surgical公司的达芬奇，机器人利用本地的遥控操作方便了全球数以百万计的外科手术。...在我们的实验中，我们使用Adam和Momentum。 我们在手术机器人任务的模仿学习环境中评估了DDCO(连续选项的深度发现)算法。...在一个任务中，给机器人提供一个泡沫仓以及一堆5-8个来自于三种不同类型的针状物，每个针状物的直径为1-3毫米。...结论 总之，从演示中学习序贯任务的结构在机器人技术中有很多应用，比如手术子任务的自动化。该技术可以通过(将长时序贯任务的学习)分割成任务结构的学习来简化。
这样的任务要求机器人能够自己确定要执行哪些任务以及执行它们的顺序；例如，如果瓦砾尚未被清除，试图将受害者从瓦砾中拉出是没有用的。目前，工程师负责编写动作序列。但这种情况很快就会改变。...机器人当前能够进行通信和协调，以便做出决策并执行简单的任务，例如移动对象或选择两个路径中的一个。...在实践中，机器人需要移动到空间中的三个不同的点，执行一项简单的任务。只有在任务完成后，机器人才能了解顺序是否正确。...为了解决这个问题，一些机器人逐渐形成空间中三个点之间的链条，其他机器人用它作向导，通过遵循组成链的机器人的指令来测试各种可能的组合。最终，它们通过合作确定正确的顺序。...研究包括在自然灾害后寻找幸存者，探索未知或敌对环境，在危险地点建造建筑物以及农业中的各种应用。本研究中证明了机器人有能力自主确定任务完成的顺序，对于这些类型的任务至关重要。
作者将 K 个轻量级模型结合起来作为一个混合模型来提高轻量级模型的性能 最后，这个方法被用在了农业机器人中，并取实现了良好的性能。...使用最先进的网络所需要的计算能力是那些常见机器人负担不起的。这篇文章在复杂度和准确度之间做了一个折中，并通过以下步骤解决了这个问题。...提出的方法 新方法主要是一个被分为三步的过程，这个过程在速度和内存大小之间做了精确的折中。这个方法被用来有效地解决诸如 AgBot II 这种机器人平台的杂草分割问题。...由于大多数机器人视觉问题都是稀疏问题，所以全连接神经网络（FCN）没有被使用。...然后，如公式 2 所示，我们得到了最终的分类，它是在对应的占用概率下的加权和。 ? 实验结果 作者利用这个方法解决了机器人平台中的杂草分割问题。并且这个模型在 tensorflow 中得到了实现。
在jupyternotebook下导入自己写的模块，有两点需要注意： 1.要将自己写的模块编程xxx.py的形式，而不是.ipynb文件 2.当更改自己的模块的内容后，要Restart内核，才能反映到使用该模块的...补充知识：Jupyter 重新导入修改后的自定义包 Jupyter 经常遇到这样一个问题，就是在已有的 notebook 中导入了自定义的 itools.py 包文件，但是在编辑 notebook 中发现需要对...通常有两种方法解决: 如果你的 notebook 重新运行一下并不需要很久时间，那直接关闭 kernel 重新运行即可。...如果你的 notebook 中已经加载了很大数据量的数据，而且重新运行一下需要比较久的时间，那么可以运行下面一段代码，来重新导入 itools 包: import importlib importlib.reload...(itools) 以上这篇浅谈在JupyterNotebook下导入自己的模块的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。...半监督学习 半监督学习任务包括我们前面提到的两个问题:它们使用有标签的和没有标签的数据。对于那些不能给自己的数据贴上标签的人来说，这是一个绝佳的机会。...常用的机器学习算法 现在我们对机器学习任务的类型有了一些直观的认识，让我们来探索一下在现实生活中应用的最流行的算法。 1.线性回归和线性分类器 这可能是机器学习中最简单的算法。...对于我们预先知道的维度，递归神经网络（RNNs）包含LSTM或GRU模块，并且可以与数据一起工作。 结论 我希望向大家解释最常用的机器学习算法，并就如何根据特定的问题选择一种算法给出建议。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.问题描述： 最近在网上查找期刊论文的模板时，发现从期刊官网下载下来的论文格式模板，在本地用word打开时，出现错误，情况如下 2.解决办法 1....关闭提示窗口，打开左上角的【文件】按钮 2.点击【选项】按钮 3.点击【信任中心】>>>>【信任中心设置】 4.选择【受保护视图】选项卡，将右侧窗口中红色框选的三个打勾选项取消打勾...，点击确定，依次退出 5.重新打开word,问题解决 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139784.html原文链接：https://javaforall.cn
今年NIPS2017 邀请前OpenAI 科学家，机器人大神Pieter Abbeel 做了《Deep Learning for Robotics》（深度学习在机器人中应用）报告。...▌摘要 报告从人工智能驱动的机器人所面临的各种问题出发，开始详细介绍了多用应用于机器人控制的深度学习技术，比如基本的强化学习、元学习（Meta-Learning）、仿学习（Imitation Learning...NIPS报告：深度学习在机器人中的应用 导言： ▌演讲人介绍 https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/ Pieter Abbeel，加州大学伯克利分校教授...据《纽约时报》称，这家公司将会专注于算法的开发，以使现有的硬件能够在工厂、仓库、家庭等环境下“自主学习完成任务”。...2011年，Pieter Abbeel 进一步改进了传统增强学习技术中的策略网络技术，通过深度神经网络表达机器人的运动策略，使用策略搜索（Policy Search），实现了机器人叠毛巾的演示： 随后的几年间
随手记录一下最近折磨了我很久的一个问题。最近在基于某一套裸机工具链做交叉编译并且在某个模拟器上执行代码，模拟器上几乎没法断点，没法用调试器，只能手工加log的方式。...提供的工具链中内存分配和释放相关的代码是基于开源的nuttx做了一点点修改，不涉及代码隐私问题，因此这里也会直接贴对应的代码。nuttx是为32位设计的系统，直接拿来64位的环境自然会有不少问题。...vector的第三次push_back就会死循环在某个地方，写了一个vector push_back的用例来测试，依然会死循环卡住。...，第一反应想到的就是size在某个地方为0了，导致不断在原地打转，因此我打印了heap的start和end，以及开启了循环内的打印 heapstart:00000000001C9B30 heapend:...我在mm_addfreechunk之前获取了最后一个node，并在前后打印该node的信息，发现并没有什么异常。
encode character解决方法，今天基于粉丝提问，给大家介绍CSV文件在Excel中打开后乱码问题的两种处理方法，希望对大家的学习有所帮助。...前言 前几天有个叫【RSL】的粉丝在Python交流群里问了一道关于CSV文件在Excel中打开后乱码的问题，如下图所示。...一、思路 其实解决问题的关键点就是在于一点，就是编码的转换。这里例举两种方法，肯定还有其他的方法的，也欢迎大家在评论区谏言。...如果在网络爬虫的时候，指定了存储格式为utf-8编码，那么该csv文件用notepad++打开是没啥问题的。...本文基于粉丝提问，针对CSV文件在Excel中打开后乱码问题，给出了两种乱码解决方法，顺利帮助粉丝解决了问题。虽然文中例举了两种方法，但是小编相信肯定还有其他的方法的，也欢迎大家在评论区谏言。
前言 windows10 的环境，python3.8环境，使用celery 5.x 的版本，发现任务接收了，但是一直没执行，无返回结果。...早期的celery 3.x版本是可以支持windows 平台的，但是跟python3.8 不兼容了。...Celery 是一个资金很少的项目，所以不支持 Microsoft Windows。请不要打开与该平台相关的任何问题。...启动服务 启动celery worker服务 >celery -A your_application.celery worker -l info 当执行任务的时候，从运行日志可以看到任务已经received...eventlet -c 2 -l info flask + celery 完整示例参考这篇https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/16668657.html 备注： 在windows
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。...在面试的过程中，一方面要尽力向企业展现自己的能力，另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解，特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里，了解到一些有价值的一手问题。...以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题，然后谈一谈答题和面试准备上的建议。 面试问题 你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法？ 你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些？...如果真的是以就业为导向就要在平时注意实战经验的积累，在科研项目、实习、比赛（Kaggle，Netflix，天猫大数据竞赛等）中摸清算法特性、熟悉相关工具与模块的使用。...总结 如今，好多机器学习、数据挖掘的知识都逐渐成为常识，要想在竞争中脱颖而出，就必须做到 保持学习热情，关心热点； 深入学习，会用，也要理解； 在实战中历练总结； 积极参加学术界、业界的讲座分享，向牛人学习
这不是常规或经常发生的事情，因此，我抓住这个机会，认真思考一下我近期需要学习的东西。 下面是我认为软件工程师在加入一个新的软件开发团队应该考虑问的问题，按类别分类。 1技术 1....CI 管道对于解决测试错误非常有用，但是为了缩短内部开发循环周期，你希望能够在开发的时候在自己的机器上运行测试，以确保测试是正确的，同时检查回归的情况。管道不应该是你创建或导致测试失败的第一个迹象。...希望在团队文档中有明确的要求，但是你应该了解开发机器上需要哪些不同的工具，这样你才能成为团队中的生产成员。...除非你是在一个全新的团队中开始工作，并且软件还没有 编写出来，否则你将在一个已有的代码库中工作。这些代码存在于哪里？如何在本地机器上获得这些代码呢？ 5. CI/CD 管道在哪里，如何运行的？...一般情况下，当你开始一个新的团队时，你应该被指派一个“入职伙伴”，这个人已经在团队中，而且知道事情如何运作。这种做法很有价值，特别是当你对新软件一无所知（或几乎不知道）时，你的问题可能非常普通。
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