从F8 2017大会上，Facebook推出了两款6自由度（6DOF）X24和X6相机；到NAB Show上，谷歌牵手小蚁，发布第二代Jump相机、爱立信展示8K 360度视频，推出全虚拟化视频处理平
求解大型问题时，其动力自由度可达数万，为求解增加了难度。在结构的某些自由度方向上，惯性力为零或很小，因此可以忽略不计。这些方向上的运动方程退化为静态方程，并用于消除相应的位移。这在使用有限元模拟结构时很常见。由于集中假设，集中质量的转动惯量为零，因此相应的惯性量也为零。因此，旋转自由度虽然是精确近似结构刚度所必需的，但对动态响应的贡献可以忽略不计。 对于自由振动方程 记 同样，将惯性力写成动力自由度分量的形式： 记 其中表示要保留的自由度集合,表示舍弃的自由度集合。，表示的含义一样。 综上，自由振动方程可写
冗余机械臂的微分逆运动学一般可以增加额外的优化任务。 最常用的是梯度投影算法 GPM (Gradient Project Method)，文献 [1] 中第一次将梯度投影法应用于关节极限位置限位中。 该算法中设计基于关节极限位置的优化指标， 并在主任务的零空间中完成任务优化。 此种思想也用于机械臂的奇异等指标优化中。 Colome 等 对比分析了速度级微分逆向运动学中的关节极限位置指标优化问题， 但是其研究中的算法存在一定的累计误差， 因而系统的收敛性和算法的计算稳定性难以得到保证。 其他学者综合多种机器人逆向运动学方法， 衍生出二次计算方法、 梯度最小二乘以及模糊逻辑加权最小范数方法等算法。Flacco 等 针对七自 由度机械臂提出一种新的零空间任务饱和迭代算法， 当机械臂到达关节限位时， 关节空间利用主任务的冗余度进行构型调整， 从而使得机械臂回避极限位置。 近年来， 关于关节极限回避情况下的冗余机械臂运动规划成为了很多学者的研究方向， 相应的改进 策 略 也 很 多.
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。
并联机构的研究最早可以追溯到1813年，著名数学家A.Cauchy对结构相连的八面体运动的可能性产生了兴趣并进行了研究；十九世纪末工程师已经开对空间机械进行了研究；1931年Gwinnett在其专利中提出了一种井联机构的娱乐装置；1940年Pollard在其专利中提出了一种空间工业并联机构，用于汽车的喷漆；1949年Gough采用并联机构制作了轮胎检测装置，这是真正得到运用的并联机构；直到1962年才出现了相关的文字报道。
本次分享的主题是关于6DoF视频的标准和实践，通往下一代的高自由度视频体验。主要内容包括四个方面：第一，介绍什么是6DoF视频；第二，介绍目前国内和国际的标准组织，例如国际的MPEG标准组和国内的AVS标准组以及这些组织在6DoF视频上的一些进展；第三，介绍优酷在6DoF技术方面的实践以及后续业务价值的探索， 最后是对本次分享的总结以及6DoF技术未来的展望。
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 1 前言 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的
Rollin'Justin是灵巧的类人机器人，用于研究家庭和工业环境以及太空中的机器人应用。它可以接球，煮咖啡，并且正在学习修理卫星。
文章：VoxelMap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不动手光动嘴，吃到一口蛋糕共分几步？ 先意念控制拿叉子的机械臂，对准蛋糕叉下去。 再控制拿刀的机械臂切下一块。 最后一边旋转一边移动机械臂，把蛋糕举到嘴边，搞定。 来自约翰霍普金斯大学的这项研究，通过脑机接口让一位瘫痪30年的志愿者做到同时操纵两个机械臂。 使用刀叉对普通人来说并不难，但对于脑机接口系统来说，两个机械臂共有34个自由度需要操控。 包括肩、肘、腕的关节运动，手掌的移动和转向以及手指的控制。 并且这位志愿者是世界首位双边植入者，也就说大
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿射变换和基于3×3矩阵透视变换。
他们还有个更慷慨的计划：造 10 台这样的机器人帮助其他研究机构在其之上验证自己的 AI 算法。
2020世界VR产业大会上，影创科技发布其首款头手6DoF MR眼镜“鸿鹄”。鸿鹄搭载高通骁龙TMXR2平台，采用全自由度手势操作，为用户创造更“本能”、更“真实”的交互体验。
AI 科技评论按：每年以 2 - 3 件仿生机器人生产速度不停扩张仿生产品线的 Festo ，是一家德国自动化技术供应商，近年来以外观精巧夺目的仿生机器人频频登上科技新闻热搜榜。近日，由其发布的一款最新仿生产品——气动机械臂，更是引入了强化学习及大规模并行学习等 AI 技术，使得仿生机器人的技能习得与技能同步变得更加便捷。
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，本期为您带来的是无人车横向控制解读
原文：Deep Learning on Monocular Object Pose Detection and Tracking: A Comprehensive Overview
协作机器人近几年才开始获得广泛关注，但实际上协作机器人的概念首次提出是在上世纪90年代。协作机器人作为新兴的、备受关注的机器人种类，其具备很多优点，概括起来有主要四个：安全、低成本、灵活性以及易于上手的使用方法。 据预测，协作机器人从2015年到2020年会增长十倍，市值从2014年的9500万美元涨到10亿美元,而轻量级机器人会在两年内大受欢迎，价格降到1.5到2万美元。分析公司TechNavio预计，到2019年全球协作机器人高值的年复合增长率会是50.88%。 1 三大代表——日系、欧系和国产
协作机器人近几年才开始获得广泛关注，但实际上协作机器人的概念首次提出是在上世纪90年代。协作机器人作为新兴的、备受关注的机器人种类，其具备很多优点，概括起来有主要四个：安全、低成本、灵活性以及易于上手的使用方法。 据预测，协作机器人从2015年到2020年会增长十倍，市值从2014年的9500万美元涨到10亿美元,而轻量级机器人会在两年内大受欢迎，价格降到1.5到2万美元。分析公司TechNavio预计，到2019年全球协作机器人高值的年复合增长率会是50.88% 。 1、三大代表——日系、欧系和国产
中文分词是中文文本自然语言处理的第一步，然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定，而好的语料词库往往很难获得，并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法，什么是非监督呢？输入一大段文本，通过定义好的模型和算法，即可自动生成词库，不需要更多的工作，听起来是不是还不错？ 参考文章：互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘，点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容，包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于
中国南昌，2018年10月20日——今天，全球智能移动设备与沉浸式科技的创新领袖HTC，在江西省南昌市举办2018世界VR产业大会HTC Vive产业生态分论坛。论坛期间，HTC Vive面向Vive Wave生态系统推出六自由度（6DoF）开发者套件，并展示多款极具颠覆性的六自由度相关VR内容与技术。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 狭窄、多弯道的空间难以探测？ 一只来自北理工的机器小鼠SQuRo对此给出否定答案。 它不仅能在狭小空间内灵活穿行，轻松完成各种运动并进行变换，如蹲下起立、行走、爬行等，简直是应对突发灾情或狭窄管道的“神器”： 还能在不足自己身长一半的小半径内快速转身，咬住自己的尾巴360°转圈（半径比其他机器人小得多）： 甚至还很坚强，可以在跌倒后迅速站起来。 最关键的是，这只小鼠还很能载重——目前它已经能成功地带着一个占自重91%（200克）的重物，通过有
机器人是否需要专用的芯片支持？要想开发机器人芯片，首先必须弄清楚是否有这方面的需求。一方面，尽管今天能实用的机器人数量还比较少，但在可预期的未来，很多人相信会诞生一批经济适用、量大面广的现象级产品，就像无人机、无人车一样，由于其功能的丰富，其总数量甚至会达到百亿级，超过个人电脑、手机的数量。如此庞大的应用空间，按照过去计算机的发展经验，必然伴生孕育着新型计算系统，所以未来机器人系统需要芯片这一点比较肯定。接着，另外一个问题，是否需要设计专用芯片？今天现行的如CPU、DSP、GPU、神经网络或他们的组合是否就够用了？这个问题还需要从机器人的功能角度出发去分析。一方面，我们会赋予机器人更多的智能能力，使他能够听说看甚至决策；另一方面，机器人也将具有越来越强运动能力。而这些都是现行芯片所解决不好的，我们认为今天机器人无法大规模普及，和他们的能力不足直接相关，而这种能力除了算法方面的改进外，性能的大幅提升也是必要的。因此，我们认为需要设计面向机器人的专用芯片，以解决机器人在应用中的若干问题，为未来机器人的大发展提供硬件基础。
机器人的动作往往比较笨拙。 对于我们人类来说，健康的大脑可以处理身体运动的所有微小细节，而不需要有意识的关注。但对于无脑的机器人来说并非如此，事实上，计算机器人运动是其自身的科学分支。 据外媒《The Conversation》报道，华盛顿大学蛋白质设计研究所的研究人员已经找到如何应用最初设计的一种帮助机器人移动的算法去帮助解决另外一个完全不同的问题：药物研发。该算法已经帮助解开了一类称为肽大环化合物的分子，其具有吸引力的药物性质。 一小步与一大步 运动规划的机器人学家设想它为“自由度”，以金属机械臂为
机器之心专栏 机器之心编辑部 物体6D姿态估计是机器人抓取、虚拟现实等任务中的核心研究问题。近些年来，随着深度学习技术和图像卷积神经网络的快速发展，在提取物体的几何特征方面出现了许多需要改善的问题。国防科技大学的研究人员致力于通过将几何稳定性概念引入物体 6D 姿态估计的方法来解决问题。 物体 6D 姿态估计的目的是确定物体从模型坐标系到相机坐标系的刚性变换矩阵。现有方法通常通过求解观测物体与物体三维模板模型的对应关系或使用深度神经网络回归的方法计算物体位姿。得益于图像卷积神经网络的发展，现有位姿估计方法大
最近笔者在做文本挖掘项目时候，写了一些小算法，不过写的比较重，没有进行效率优化，针对大数据集不是特别好用，不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
本文介绍了一篇由国防科技大学刘煜教授团队和浙江大学 - 商汤联合实验室周晓巍教授团队联合撰写的论文《Deep Active Contours for Real-time 6-DoF Object Tracking》，该论文已被计算机视觉与人工智能顶尖国际会议 ICCV 2023 录用。仅需要提供 CAD 框架模型，就可以在多种光照条件和局部遮挡情况下实现对立体物体的实时跟踪。传统的基于优化的方法根据手工特征将物体 CAD 模型的投影与查询图像对齐来求解位姿，容易陷入局部最优解；最近的基于学习的方法使用深度网络来预测位姿，但其要么预测精度有限，要么需要提供 CAD 纹理模型。
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：
自由度是统计和工程学的重要概念，它通常用于总结在人们在计算样本统计或统计假设检验统计量时所使用的数据量。在机器学习中，自由度可以指模型中的参数数量，例如线性回归模型中的系数数量或深度学习神经网络中的权重数量。
机械臂在完成力控制相关时，需要保证对接方向上精确力控制以及其他方向上的柔顺控制，并且机械臂需要避免与环境的碰撞。针对力控制任务的特点，本文提出基于空间七自由度冗余机械臂混合阻抗控制策略；在冗余机械臂控制中，改进了传统基于运动学构型控制的冗余分解方法，增加运动学相关函数（臂角）作为其扩展任务，引入阻尼项系数避免运动学奇异，由此提出具有奇异鲁棒性的加速度级冗余分解方法；
大家好，本次我分享的主题是5G时代的互动视频——探索从平面到三维视频信息表达的新可能。
为了对几个行业的服务消费者协会在四个行业分别抽取了不同的企业作为样本。最近一年中消费者对总共23家企业投诉的次数如下表
来源 https://www.zhihu.com/question/47736315
论文：《img2pose: Face Alignment and Detection via 6DoF, Face Pose stimation》
总之，最让人激动的是以上 3 个成果都是 SAM 在监督任务上挑战 Zero-shot 带来的。
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。
机器之心报道 作者：蛋酱 看《街舞 3》总是找不到自己 idol 的身影？优酷：问题不大，请用「自由视角」。 说到经典电影《黑客帝国》，还记得男主角 Neo 躲子弹的场景吗？ 大概因为这一画面令人印象太过深刻，即使基努里维斯时常「流落街头」，也仍然是许多人心目中的男神。 这种依靠摄影技术达成的模拟变速特效，也因此得名「子弹时间（Bullet time）」。 在上个世纪，这类场景的制作方法相对复杂，需要使用一整排照相机进行拍摄，然后将每个相机拍好的图片叠加在一起，再生成视频。本质上看，「子弹时间」就是在时间
在科幻小说中经常出现人的肢体与其控制的人工肢体结合在一起，增强人的运动能力，例如第三只手臂，这种运动自由度(DoF)的增加可以使一个人完成无法单靠自然肢体实现的任务，这种技术源于最初对个人功能受损的恢复，例如基于BCI系统的康复机器人，但有所不同的是，它不受传统的神经修复技术的限制，因为它不需要完美替代失去的功能，也不受自然外观的约束，主要目的为在不影响人体自然运动的情况下增加人体的运动能力。在这方面，有研究表明天生六指的人可以控制多个多余的DoF，这令他们有超出常人的操纵能力，且没有任何明显的运动缺陷。但人类是否可以学会控制他们人工多余的DoF(sDoF)，以及这是否能增强运动能力尚不清楚，且里面存在各种技术性和伦理性问题，这需要大量的实验基础证实和行业规范的制定。
话说近几年足类行走机器人真是大热之中，但谁都明白，对于行走机器人的真正有计划的研究早在几十年前就已经在实验室中悄然展开，否则又怎会有近几年所谓的技术“大跃进”。
近期，由于各种原因，我已经有一段时间没有更新我的文章发表了。在这段时间，咨询六自由度平台相关问题比较多，关于六自由度平台的介绍以及控制原理方面，大家可以关注之前在剑指工控发表的文章（剑指工控公众号搜索：运控那些事）。今天主要和大家聊一聊六自由度平台目前主要应用行业。
Matlab在振动分析中的应用刘迪辉2011-10-20大家学了游泳理论，现在我们借助MATLAB软件，来练习一下游泳！实际问题：客车的振动分析• 客车样车路试过程中却出现了令人意想不到的一系列振动问题 ,主要表现为 : (1) 汽车起动时发动机抖动厉害 ; (2) 当车速在 40 km/ h 左右时 ,整车有共振现象 ; (3) 当车速在 85 km/ h 左右时 ,整车有明显振动 ; (4) 当车速超过 118 km/ h 时 ,驾驶区及方向盘有强烈振感。• 由于上述振动的存在 ,一方面大大降低了该车驾乘的舒适性和运行中的安全性 ;另一方面 ,造成一些主要总成件 (如发动机、变速器、后桥等 ) 的早期损坏 ;同时 ,也使得汽车上很多结构件出现疲劳断裂 ,从而进一步加剧了整车或局部振动。• 选自王卫鸿 《 YBL6850C24aH》 型客车振动问题及解决方案，客车技术与研究， 2005.5Simulink Demo• This demo describes a simplified half-car model that includes an independent front and rear vertical suspension. 振动问题• 多自由度• 二自由度• 单自由度• 实际问题• ( 1)理论方法• ( 2) Matlab(实现理论算法)• (3) 有限元方法 Ansys, Abaqus, Natran等• ( 4) 试验方法难易• 建立力学模型、微分方程• 求解微分方程，得到响应特性振动方程时间 t响应函数 x(t)质量 m刚度 k阻尼 c时间 t激励函数 f(t)( 1) 已知激励函数和响应函数，求系统固有特性( 2) 已知固有特性，求在一定激励条件下的响应函数汽车悬架单自由度分析• 例 2.15 质量 m=2450kg的汽车，悬架总的刚度为 160000N/m, 减振器阻尼系数为 7135.6Ns/m,求该车辆受到 100 kg的简谐加载时的，车身的上下运动方程 .• 简谐激励首先得设定参数 F0, w, 和时间向量 t, 求每个时间的 f(t)理论公式该函数由普通微分方程求解方法其中提问：为什么要如此参数化？方便求解和定义联系起来固有频率 系统阻尼
在三维空间中,含有 N 个质点的自由质点系的自由度为3N．但具有N个质点的刚体,其自由度却远远取不到这个值,因为这些质点彼此的距离必须保持不变,刚体的自由度应该是3N减去独立的关于相对位置的约束关系．但判断这些约束关系的独立性并非一目了然,于是我们不妨换一个思路分析刚体的自由度.由经验可知,要想确定一个刚体上所有质点的位置,只需知道其中任意三个不共线质点的位置就可以了．它们共有9个坐标,扣除彼此之间距离保持不变的三个约束关系,我们立即得到刚体的自由度是6.
研究人员在本研究中，通过对非人类灵长类动物的皮质内信号解码手指连续运动，将RNN与其他神经网络结构进行了实时比较。下面是实验过程。
没读过《红楼梦》也能知道前后四十回是不是一个作者写的？很久以前，数据侠黎晨，用机器学习的算法分析了《红楼梦》，认为后四十回和前八十回内容上有明显差距。不过，数据侠楼宇却不这么认为，他觉得原先的判定方法不够严谨，于是他使用了无字典分词的方式，剔除了情节对分析的影响，再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2208.07473v2.pd
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。
视觉体验在全真时代显得越发重要，如何提高用户的视觉体验？更好的编码标准带来的低码率高画质、超分等视频处理手段带来的画质提升、三维视频带来深度感知、任意视点视频或者VR360视频带来的用户交互、扩展现实与虚拟现实带来的超现实感；另一方面，智能时代革新了音视频技术，通过音视频分析更好的理解数据与连接用户、通过辅助创作让音视频内容极大丰富。LiveVideoStack2021北京站邀请到腾讯多媒体实验室视频技术总监—李松南，带领我们一起发掘在全真时代与智能时代里多媒体技术的无限可能。 文/李松南 整理/Li
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