Free Gait - An Architecture for the Versatile Control of Legged Robots
目前，系统驱动和仿真软件Gazebo11，已经测试完成，等待ROS1.0和ROS2.0新版发布即可开启预装和测试。
虽然只比人类多了两条腿，但是四足动物的“魔鬼步伐”却足以让人凌乱。要知道，在动画领域，想要创作一个四足动物的角色，绝对是劳心劳力的一件苦差事。
在网络上获取到一个运动模拟器APP，宣称可以支持对市面上所有运动APP的步数的修改，最终快速实现到你设定的目标步数。
视频左上角是个真人，一个非常可爱的TikTok（抖音海外版）网红小姐姐，当时正在表演迪士尼动漫中，女性角色的经典表情动作，后面我们会给出小姐姐的完整视频。
已经很多天没有写文章了，直到我今天在飞机上看了一本书《如何成为一个不完美主义者》，让我重新认识了“完美主义”这四个字。
电子商务仓库中的拣选机器人需要快速计算各种配置之间有效且平稳的机器人手臂运动。最近的研究中是将抓取力分析与手臂运动规划结合，以计算最佳的手臂平滑运动；然而，数十秒的计算时间支配着运动时间。深度学习的最新研究将神经网络应用于计算这些运动。但是，运算结果缺乏产生符合运动学和动力学运动所需的精度。虽然运算结果不可行，但神经网络计算的运动接近最佳结果。该研究中所提出的方法以近似运动为起点，开始优化，优化运动规划器将近似方法通过几次迭代，优化为切实可行运动。
理解各种交通参与者的运动对于自动驾驶汽车在动态环境中安全运行至关重要。运动信息对于各种车载模块非常关键，涉及检测、跟踪、预测、规划等多个任务。自动驾驶汽车通常配有多个传感器，其中最常用的是激光雷达（LiDAR）。因此，如何从点云中表征和提取运动信息是自动驾驶研究中一个基础的问题。
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。
免费步态是一种用于对腿式机器人的多功能，强大和任务导向控制的软件框架。自由步态界面定义了一个全身抽象层，以适应各种任务空间控制命令，例如末端执行器，关节和基础运动。使用反馈全身控制器跟踪定义的运动任务，以确保即使在滑动和外部干扰下也能进行准确和稳健的运动执行。该框架的应用包括机器人的直观远程操作，行为的高效脚本以及运动和脚步计划者的完全自主操作。
AGV硬件系统负责信息感知，执行运动控制等任务，是影响AGV系统性能的关键因素。本文主要对AGV运动控制系统做简单介绍，为后续的理论研究奠定基础。
iPhone在静止时会受到地球引力，以屏幕中心为坐标原点，建立一个三维坐标系（如右图），此时iPhone收到的地球引力会分布到三个轴上。 iOS开发者可以通过CoreMotion框架获取分布到三个轴的值。如果iPhone是如图放置，则分布情况为x=0,y=-1.0,z=0。 在CoreMotion中地球引力（重力）的表示为1.0。
或许天王们太久没有同框过了，网友们用这种方式将他们“召集”在一起，也是别有一番风味。
作为计算机视觉三大顶会之一，备受瞩目的ECCV 2020（欧洲计算机视觉国际会议）最近公布了所有奖项。
zcxu 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 只需1张普通照片，就能合成全角度动态3D视频。 眨个眼、动动嘴，都是小case~ 最近AIGC爆火，3D人像模型生成这边也没闲着。 如StyleNerf、StyleSDF、EG3D等方法相继出世。 但到目前为止，这种生成模型都还停留在单帧人像上。 最近，来自新加坡国立大学（NUS）和字节跳动的研究人员，在静态3D模型的基础上，提出了首个3D人像视频生成模型：PV3D（3D model for Portrait Video generation）。 PV
上一篇文章讨论如何设计类的使用场景，进而归纳出电梯类的对外接口。今天我们就继续谈谈如何设计电梯类的内部状态、方法以及某些实现。 现在我们切换视角，从电梯的使用者，转换到电梯本身。
今天这篇文章将记录我使用myCobot 280 M5stack 在ROS当中是如何使用的。为什么使用ROS呢，因为提及到机器人都离不开ROS这个操作系统，今天是我们第一次使用ROS这个系统。
1、故事开始之前先看个视频了解一下 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2uuaacaaajuamwksrmfqvbjodagsqaaia.f10002.mp4?dis_k=defe6
大家好，我是龚乘伟。现就职于美的电商，是一名前端开发工程师，也是一名去年的应届毕业生。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 尔曹身与名俱灭，不废江河万古流。——杜甫《戏为六绝句·其二》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 AndroidStudio 4.1 开发基础知识（Java 版） 一、简介 二、设置 AndroidStudio 开发环境 三、在 AndroidStudio 创建安卓应用示例 四、在 AndroidStudio 创建安卓虚拟设备(AVD) 五、使用和配置 AndroidStudio AVD 模拟器 六、AndroidStudio 用户
ROS_Kinetic_19 群机器人框架示例（micros swarm framework）
原文链接：https://godbasin.github.io/2018/09/23/wxapp-basic-lib/
有时候由于urdf以及代码中有些遗漏，可能导致TF出现问题，此文只作为阐明TF重要性的示例，不是解决方案！
要是你这么跟朋友说，她可能不信，但你可以甩给她一张 Zoom 的截图，她没准就信了。
作为国内CV领域的明星公司，商汤科技及联合实验室共有62篇论文被接收，其中口头报告（Oral）论文18篇，相比2018 CVPR共44篇论文入选，增幅超40%。
在 GOAT（https://www.goat.com/），我们为买家和卖家创造了一个最大的运动鞋安全交易市场。帮助人们表达他们个人的风格和定位的运动鞋世界是 GOAT 的数据团队的主要动力。数据团队构建一系列工具和服务，利用数据科学和机器学习，尽可能减少该社区可能出现的问题。
在2014年4月，Facebook的工程师Kimon Tsinteris发布了Pop，Facebook构建用来支撑他们app Paper的一个弹簧动画框架。这个框架的起源其实早于Facebook，Kimon构建了其中的大部分用来支撑他被Facebook于2011年收购的电子书公司Push Pop Press。你可能记得Push Pop Press，它获得了苹果的设计奖，作为iPad的电子书，为被称为“Our Choice”的AI Gore所构建。
训练代码的开源路径：https://github.com/PaddlePaddle/PARL
OpenVINO2023版本衍生出了一个新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神经网络压缩框架)，通过对OpenVINO IR格式模型的压缩与量化更好的提升模型在OpenVINO框架上部署的推理性能。
l多模态富集可以增强各种领域的学习，如字母和词汇习得、阅读、数学、音乐和空间导航。
在之前的一篇文章中有提到购入了一台myAGV，以树莓派4B为控制核心的移动机器人。上篇文章中向大家介绍了myAGV如何实现建图、导航以及静态避障，但我们深知，这只是机器人自主导航能力的基础。在实际应用场景中，机器人需要面对复杂的动态环境，如人流、障碍物等，如何实现可靠的动态避障，是我们不断探索和挑战的问题。在本文中，我们将分享我们在探索动态避障方面的实践和经验，希望能够为其他创客开发者和机器人爱好者提供一些参考和启发。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2005.05732v1.pdf
深度学习方法已经在使用大量数据进行监督的计算机视觉问题上取得了优秀成果 [10，17，19]。然而，对许多需要密集连续值输出的视觉问题而言，全面收集真实数据繁琐或不切实际 [6]。本文主要针对以下四个问题：单目深度预测、摄像机运动估计、光流和运动分割。之前的研究已经试着用真实数据 [5] 和合成数据 [4] 通过监督学习解决这些问题。然而在真实数据和合成数据间还是存在现实差距，真实数据不仅有限，而且不准确。例如，一般用 LIDAR 获取的深度真实数据 [6] 是稀疏的。此外，也没有可以提供真实光流数据的传感器，所以所有现有的存有真实图像的数据集都有其局限性或类似 [2,6,12]。运动分割真实数据需要手动标记一张图中所有的像素 [23]。
提到可以飞的机器人，你肯定会最先想到钢铁侠斯塔克的那套无敌盔甲，能带着斯塔克随时飞天遁地，拯救世界；又或者是脚底装了火箭发动机作为助推力的铁臂阿童木，能够在空中随意畅游。
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
机器人手腕是连接末端操作器和手臂的部件,它的作用是调节或改变工件的方位, 因而它具有独立的自由度,以使机器人末端操作器适应复杂的动作要求。 工业机器人一般需要6个自由度才能使手部达到目标位置并处于
前景提要：我们在上文介绍了使用LIMO cobot 实现一个能够执行复杂任务的复合机器人系统的应用场景的项目，从以下三个方面：概念设计、系统架构以及关键组件。
最近半个月的开发工作，重点一直是类似于悦跑圈、咕咚这样的运动产品的功能，所以在处理iOS设备在运动中的表现也是积累了一些经验。
11 月 7 日，人工智能小冰公司宣布完成总额 10 亿元新融资。据悉，这笔融资将用于加速 AI Being 小冰框架技术研发，推动数字员工普及。
虽然近年来无监督单目深度学习取得了很大的进展，但仍然存在一些基本问题。首先，目前的方法存在尺度模糊性问题，因为反推过程对于深度和平移来说相当于任意尺度因子。其次，光度误差对照明变化和移动物体敏感。此外，尽管在无监督学习框架下已经为光度误差图引入了不确定性，但自我运动的不确定性度量仍然是重要的。在2022 ECCV论文"Towards Scale-Aware, Robust, and Generalizable Unsupervised Monocular Depth Estimation by Integrating IMU Motion Dynamics"，作者提出了一种感知框架，通过集成视觉和IMU来进行真实尺度估计，算法已经开源。
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。
基于 AI 深度强化学习的拳击选手身体不仅拥有超高自由度，而且它还掌握了格挡、后退、摆拳等拳击基本动作。
ROS1从kinetic之后，生态非常成熟，但是由于ROS1内核设计比较早，不能高效稳定地适应分布并行和实时等应用，存在缺陷，从melodic和noetic之后，一直是ROS1和ROS2并存地状态。
工业机器人是机器人中非常重要的一个部分，在工业领域应用广泛而且成熟，ROS迅猛发展的过程中，也不断渗入到工业领域，从而产生了一个新的分支——ROS-Industrial（ROS-I）。
人体运动分析是理解行为的基础。虽然在基于单帧图像的三维姿态和形状估计取得了优秀的表现，但是由于缺少用于训练的真值数据，现有的基于视频序列的人体姿态估计仍然无法直接、准确、自然的生成运动视频序列。为了解决该问题，本文提出了VIBE（Video Inference for Body Pose and ShapeEstimation）算法，使用一个大规模的运动捕获视频数据集（AMAS），包含自然场景下未配对的2D标注关键点。本文算法的创新点在于提出了一个对抗框架，使用AMASS数据集区分真实的人体运动，还是由网络回归产生的时间运动序列。定义了一个时间网络框架，在不需要自然场景3D标注数据的情况下，在图像序列上进行对抗训练，并且产生模拟运动的运动视频序列。经过大量的试验分析了运动估计的重要性，并且证明了VIBE算法在具有挑战性的3D姿态估计数据集上具有SOTA的表现。
来源：AI科技评论 本文约2300字，建议阅读5分钟 两个人工智能体学会了拳击。 AI 拳击可以有多好玩？ 小红红，吃我一拳。 嘿，我挡。 前期先试探周旋几次，再找机会吧。 没错，就是这个空隙，爆头。 还想故技重施，我躲。 怎么样，AI 拳击动画效果是不是和真人比赛神相似？ 基于 AI 深度强化学习的拳击选手身体不仅拥有超高自由度，而且它还掌握了格挡、后退、摆拳等拳击基本动作。 Facebook 人工智能研究部门（FAIR）在机器学习领域，总能带来一些意想不到的成果，上面的演示正是它们在《Contro
我们可以称之为沉浸式或浸入式的媒体。作为一种体验，人们对这方面的需求，或者愿望可以追溯到很远。广义上来说，通过音视频的技术，产生身临其境的感觉，就叫做浸入式的媒体。比如电话使得打电话人可以跟一个远在天边的人好像当面一样的交谈；用电视看一部电影，虽然坐在家里，但是仿佛到了电影的现场，只不过这些场景浸入式的感觉不是特别强烈。
animate大家都很熟悉，完美运动框架就是能将自己封装好的animate能实现想要的运动效果，可以同时改变一个对象的各种属性，并且改变之后还能够实现接着需要改变的属性，即是运动，比如一个div盒子向有运动了一段距离，还能自己运动回来回来，就像是一种链式运动，这种运动框架能解决90%网页中的运动效果。
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