作者|Audrey 编译|Nancyzxll Vala 娟卷 选文|康欣 非常开心，我能够借Robotiq公司的官方博客揭开自动化的神秘面纱，并帮助大家初步认识和感知自动化这个理念。希望在读完这篇文章后，您能对自动化视觉检测系统有更多的了解。 记得在一个图像处理的会议上，一位学者讲述了关于颜色感知的事情。他谈到自己曾经和一位潜在的客户探讨这个问题。那个客户说“我觉得颜色感知很容易，因为这个自动化的视觉系统只需要告诉我们某一部分是绿色或者不是。”听起来确实很简单的，是不是？那么，现在请您回忆下，最后一次决定
大多数人应该和文摘菌一样，没看出什么异常。然而，来自新西兰坎特伯雷大学的Christoph Bartneck教授却指出：这样的结果大有问题——为什么机器人就一定要是白色的呢？
底部导航栏可轻松浏览并在单次点击之间在顶层视图之间切换。 BottomNavigationBar小部件实现此组件。
在铁路轨道检查领域，传统上一直依赖于人工、视觉过程，这种方法耗时且效率低下。货运业务需要停止，以便专门的车辆可以行驶这些路线——这是一个巨大的机会成本损失。训练有素的检查员必须仔细地检查轨道、瓦片、紧固件和碎石，以发现故障，并遵循严格的安全程序，并手工记录问题。然而，这种手工方法并不具备可扩展性；它受限于合格检查员的数量，而这些检查员的技能在企业的其他领域中更为重要。
为了让NAO移动，我们应该使用 ALMotionProxy::moveInit()函数（以使NAO处于合适的姿势），然后再调用ALMotionProxy::moveTo()：
【1】 RoboRun: A Robot Runtime to Exploit Spatial Heterogeneity 标题：RoboRun：一种利用空间异构性的机器人运行时 链接：https://arxiv.org/abs/2108.13354
Open Robotics的仿真 小组很高兴宣布ROS Noetic和Foxy之Ignition集成的发布！ROS用户可以轻松访问Ignition Citadel，这是Ignition的第一个5年LTS，将一直支持到2025年。
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。
【1】 Optimal Stroke Learning with Policy Gradient Approach for Robotic Table Tennis 标题：基于策略梯度法的机器人乒乓球最优击球学习 链接：https://arxiv.org/abs/2109.03100
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 iOS设计规范系列共10篇。本文是第9篇，介绍系统能力（System Capabilities)。
对自主机器人来说，感知场景的深度是一项重要的任务——准确估计目标离机器人有多远的能力对于避开障碍、安全规划以及导航来说至关重要。虽然可以从传感器数据（比如 LIDAR）中获得（学习到）深度值，但是也可以只依赖机器人的运动以及因此而产生的不同视角场景，以无监督的方式从单目相机中学到深度值。在这个过程中，也在学习「自我运动（Ego-motion）」（机器人/摄像机在两个帧之间的运动），它提供了机器人自身的位置。这种方法由来已久——来自 SfM（Structure-from-Motion，运动恢复结构）和多视图地理范式——是基于技术的新学习，具体来说就是通过使用深度神经网络对深度和自我运动进行无监督学习，刷新了当前的最佳结果，包括 Zhou 等人的研究（《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video》）以及作者之前的研究（《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Monocular Video Using 3D Geometric Constraints》，在训练期间对准场景的 3D 点云）。
我们将在2D网格世界中定位一个机器人。实时定位与地图构建的基础是从机器人的传感器和运动中收集信息，然后使用有关测量和运动的信息来重新构建一个该世界的地图。
人形机器人（humanoid robot）是人类的化身，它可以在运动学上穿越崎岖的地形、进入狭窄的通道和狭小的空间，可以移动物体、到达高处，以及完成临时爆炸装置响应（improvised explosive device，IED) 等许多其它任务。本文我们讨论的是 NASA 的 Valkyrie 人形机器人，图 1 是 IEEE Spectrum 实地访问 NASA 的约翰逊航天中心（Johnson Space Center，JSC）所拍摄到的最新的 Valkyrie。
今天我们讨论的课题是人形机器人的成长史，从360度观察人形机器人的成长，让大家了解人形机器人的过去、现在和未来。
《孙子兵法·谋攻篇》:“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城；攻城之法为不得已。”
AI 研习社按：本文作者qqfly，上海交通大学机器人所博士生，本科毕业于清华大学机械工程系，主要研究方向机器视觉与运动规划，会写一些好玩的内容在微信公众号：Nao(ID：qRobotics)。本文整理自知乎回答：有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ 现在深度学习这么火，大家都会想着看看能不能用到自己的研究领域里。所以，将深度学习融入到机器人领域的尝试也是有的。我就自己了解的两个方面（视觉与规划）来简单介绍一下吧。 █ 物体识别 这个其实是最容易想到的方向了，比较DL就是因为图像识别上的成果而
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
立即从 GitHub 1 或 https://cyberbotics.com 3 获取它
本文介绍了计算几何中的算法及相关问题，从几何及算法的角度分析了计算机科学中的相关算法，包括B样条、NURBS曲线、曲面、计算几何中的经典问题，如Voronoi图、Delaunay三角剖分、地图叠合、运动规划、三维重建等。文章还介绍了计算机辅助几何设计在计算机图形学、计算机视觉、机器人学、人工智能等新兴学科中的应用。
2019 年 3 月 6 日，以“创新设计 极致表达”为主题的埃斯顿第三代运动控制解决方案产品发布会在江苏南京埃斯顿自动化总部隆重举行，埃斯顿重磅发布了新一代伺服驱动系统 ProNet Summa。ProNet Summa系列驱动器可支持EtherCAT总线通讯，搭配TRIO运动控制器，构建运动控制整体解决方案，能够广泛适用于工业机器人、机床机械、电子制造设备、印刷包装等行业，满足中、大型设备多轴复杂应用的需求。
10 月 23 日 - 27 日，机器人顶会 IROS 2022 在日本京都举行。大会共收到了来自全球 57 个国家和地区的 3579 篇论文投稿，最终接收了 1716 篇，接收率达到了 47.9%。
【1】 Full-Body Visual Self-Modeling of Robot Morphologies 标题：机器人形态的全身视觉自建模 链接：https://arxiv.org/abs/2111.06389
当你在工作中“磨洋工”的时候，是否想过其实咱们的日常工作，都可以被机器人替代。或者设想这么一个场景，当你去一家街角新开的咖啡厅时，发现服务生早已被熟练操作的机器人替代，它们会用独特的方式亲切的问你，“您好，先生！是需要多糖无糖？“ 这并不是异想天开。在过去的两年中，已经有太多诸如此类的报道说，“机器人员工的时代即将来临”。德勤会计师事务所和牛津大学联合发布的报道中说，在未来预计有一千万的不熟练工种将会被机器人取代。在2033年之前，全美国45%的工作将会被机器人广泛的取代。 虽然自动化与机器人并不是完全
基本原理 关于机器人运动控制系统架构，在《ros by example》 chapter 7一章第二节中介绍了控制机器人的5个层次，从低到高依次是：motor controllers anddrivers-> ROS base controller ->Frame-Base Motion（move_base）->Frame-Base Motion（gmapping + amcl）->Semantic Goals。总结起来如下图所示：
BricsCAD for mac是一款专业的CAD设计软件，这款软件在 AEC、GIS、土木工程、电力和机械 CAD 市场向客户提供合理的价格和领先的支援。BricsCAD平台是针对特定行业开发具有成本效益的解决方案的理想选择。一旦开发，应用程序就可以从我们的在线应用程序目录中获得。
打开零件模型，选择“开始”|“加工”命令或使用快捷键[Ctrl+Alt+M]进入加工模块。系统弹出如图2所示的“加工环境”对话框，在“要创建的CAM设置”列表框中选择“turning”模板，单击
在当前这个充满不确定性的时期，来自世界各地的无数开发人员依旧在想方设法继续做自己最擅长的工作——为 Android 创建出色的应用，这让我们感动不已。无论你是已经复工回到办公室，还是依旧在家远程办公，都需要得心应手的工具。为此我们发布了 Android Studio 4.0，为大家带来全新的工具和现有工具的诸多改进，帮助开发人员更智能地编程，更快地构建，并设计出用户信赖的应用。
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章
作为计算机视觉中众多基础问题中的一个，目标检测成为了许多其他计算机视觉任务的基础，比如：实例分割，目标跟踪和姿态估计等。
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
ctrl shift N $ t( X9 f1 f5 r, t只是布局而已，并不是多文件并排窗口。$ U( `* e) t% \3 a 目前建议多开几个UG实现。
原文标题：Research Guide for Depth Estimation with Deep Learning
李杉 允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 科幻小说和电影里，经常会有类似“天网”的角色。而在设想自动化技术给人类负面影响时，我们通常会想到它对就业构成的影响，很少想到文学作品里那种
ROS2Foxy功能包不断完善，Gazebo新版Ignition Robotics功能也更加丰富！
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
从表面上， Forminator似乎只是一个不起眼的Wordpress表单插件（form plugin），但如果你花点时间浏览Forminator API ，你会发现它不仅外表时髦，内心也很狂野。
一、工业机器人的手臂 手臂是操作机中的主要运动部件,它用来支承手腕和手部,并用来调整手部在空间的位置。 手臂一般有三个自由度,即手臂的伸缩、回转和升降 (或俯仰)运动。 手臂的直线运动可通过液压缸或汽缸驱动来实现,也可以通过齿轮齿条、滚珠丝杠、 直线电动机等来实现。回转运动的实现方法很多,例如蜗轮蜗杆式、齿轮齿条式、链轮链 条式,以及谐波齿轮传动装置等。 手臂不仅承受被抓取工件的重量,还承受末端执行器、手腕和手臂自身重量。 图2-2所示为 PUMA 型工业机器人的手臂传动机构。 其大、小臂是用高强度铝合
本文实例讲述了Yii框架小部件（Widgets）用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
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IntelliJ IDEA 2020.2可让你直接在IDE内部查看和合并GitHub拉取请求，使用Inspections小部件快速在文件中的警告和错误之间导航，通过Problems工具窗口查看当前文件中的问题的完整列表并获得通知如果您的更改会破坏其他文件。你可以使用Jakarta EE，并获得对Quarkus，Micronaut和OpenAPI的更好支持。
今年，我在旧金山举行的大会上担任用户体验设计课程的助教。我在互联网上搜索了绝对初学者的素描教程，但是没有提到任何覆盖所有基础知识而没有提到Photoshop。所以我参加了一个研讨会，为学生们制作了这个教程。
【1】 Generalization Bounds for Implicit Learning of Nearly Discontinuous Functions 标题：几乎不连续函数内隐学习的广义界 链接：https://arxiv.org/abs/2112.06881
当我们还在回顾波士顿动力的人形机器人Atlas是如何出色地完成了跳舞和跑酷时，作为公司的网红之一，Spot机器狗也没有落下前进的脚步。
借助PLC中集成的运动控制功能，可以轻松高效地控制单轴和多轴驱动系统。SIMATIC 控制器和工艺模块，辅以 SINAMICS 驱动系统，提供了完美协调的产品组合。如果驱动器通过PLC的工艺对象进行定位调速工作，则它们被称为单轴。针对单轴运动控制来说，其运动需要具有高动态和重复精度高的需求，西门子的工艺对象特别适用于这样的运动过程。典型的单轴是速度轴和定位轴，例如传送带和提升定位。用户可以对机器中多个单轴的动作进行编程，以在机器中实现所需的运动。
模型类 EntryForm 代表从用户那请求的数据， 该类如下所示并存储在 models/EntryForm.php 文件中。 请参考类自动加载章节获取更多关于类命名约定的介绍。
在 Zabbix 中，一直是根据配置的更新轮询时间，周期性检查新的监控项的值。大多数更新轮询周期非常短，但仍有一些更新轮询周期较长的（包括低级别发现规则），因此，在实际场景中，可能需要更快速地检查新的监控项值，比如立即收集可发现资源的变化。
美国杜克大学（Duke University）的研究人员表示，他们开发出了一种可快速进行机器人运动规划的定制处理器，使运动规划流程的速度提升了三个数量级，而使用的电量仅为之前的二十分之一。 机械臂的运动规划需要生成概率路图（PRM），检查机器人整个移动范围内存在的各种潜在碰撞。预先计算生成了包含15万条边的独立大型概率路图，代表着避免机械臂与静态物体及机器人其他部件发生碰撞的所有可能的机器人运动。但概率路图的大小受到了可放入现场可编程门阵列（FPGA）的电路数量的限制，因为每个碰撞检测电路都对应概率路图中的
Viewer 类是 cesium 的核心类，是地图可视化展示的主窗口，cesium 程序应用的切入口，它提供了基本的虚拟地球显示和众多的控制选项.
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