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。
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。
视觉是人类感知外界信息的重要手段，视觉伺服系统是机器人获取环境信息的关键组成部分。本文主要讨论仿人机器人BHR-1的视觉伺服系统。首先介绍机器人头部的视觉总体结构方案，然后论述了基于立体视觉的信息处理和头部运动控制，最后通过目标跟踪和物体抓取实验说明了系统的可行性。
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。
◆ ◆ ◆ 前言 我是Google的一位产品设计师。我原本在Sparrow这个法国的创业团队工作，当我加入Google后，则进入了Gmail团队，参与打造了Google的旗舰产品—— Inbox by Gmail。我设计这种生产力工具已经好几年了，我觉得自己已经到达了一个临界点。我想要拓展自己的技能，每天学习新的东西，在我从未接触过的领域成为专家。我离开了原来的岗位，想给自己一些全新的挑战。 Oculus 在 Kickstarter上众筹期间，我对虚拟现实产生了浓厚的兴趣。因为我看到了它带来的沉浸感和无限
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。
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.
如何理解这句简单的话呢？给定一组数据，我们来计算不同的统计量，看看自由度的变化。这些数据分别为 1 2 4 6 8. 5个数。
目前，应用的最多的工业机器人，一般都是六轴的，但是最近有人机协作机械臂，却推出了7个自由度？哪不一样了？ 据称，这7个自由度是对人手臂的真实还原。 有人问5，6是不是一样的。5是拧钥匙时唯一要转动的关节，动力来自小臂两根桡骨的扭转；6是把鼠标放在桌面用手转时唯一要转动的关节，动力来自手腕的旋转。 然而为什么人手臂是7个自由度，而不是8个也不是6个？ 首先，6个自由度的机械手，在空间中无法在保持末端机构的三维位置不变的情况下从一个构型变换到另一个构型。 在这张图上，一个机器人的手臂
我们在前面的方差分析中有提过一个概念就是自由度，在前面文章中给了一个计算就是自由度=样本数-1。这一篇就来具体聊聊什么是自由度。
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
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
在前面我们讲过简单的单因素方差分析，这一篇我们讲讲双因素方差分析以及多因素方差分析，双因素方差分析是最简单的多因素方差分析。
我心中的区块链技术的开源自由社区，是全球区块链技术爱好者的精神家园！ 自由开源软件&自由开源社区是什么鬼? 开源（Open Source）是1998年2月3日提出的概念，是开放源代码，并遵循开源许
由于机器人的结构、用途和用户要求的不同，机器人的技术参数也不同。一般来说，机器人的技术参数主要包括自由度、工作范围、工作速度、承载能力、精度、驱动方式、控制方式等。
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
开源许可证是开源软件的核心，它定义了软件的使用、修改和分发方式。不同的许可证有不同的条款和条件，因此选择合适的许可证对于项目的成功至关重要。本文将深入探讨两个最受欢迎的开源许可证：MIT和GPL。
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。
记得之前整理过一次excalidraw工具的使用，因为该工具只适合绘图的场景，由于日常开发中会整理一些思维导图，所以就开始使用了processon在线工具。最近查看了excalidraw的官网更新状态，发现更新了很多功能，这里在重新总结一次。
今天在写代码的时候，无意间发现了一个颜值非常高的Linux系统。看着就非常的喜欢，没忍住放下手中的代码，写了这么一篇文章……
Triangulation类相当于前处理的几何建模和网格划分。Triangulation存储了网格的几何和拓扑性质，如单元接触形式和顶点位置。一个triangulation对象不知道我们要在这个网格上使用的有限元的任何信息，它甚至都不知道它的单元的形状，它只知道2维时有4个面和4个顶点，三维时有6个面、12条边和8个顶点，其他信息都在映射类中定义。
结构对象的重要任务是组装结构刚度矩阵和整体节点力向量。而结构刚度矩阵和整体节点力向量又依赖一个重要的参数--结构总自由度或者总自由度(gdof)。
工业机器人的基本组成 工业机器人由3大部分6个子系统组成。 3大部分是机械部分、传感部分和控制部分。 6个子系统是驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人机交互系统和控制系统,
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 机械手作为代替或辅助人手实现灵巧操控的机器人系统，在机器人辅助操控领域有着举足轻重的地位，其功能与性能往往决定了整体系统的服务水平。 现有机械手种类繁多，主要体现在结构特征、换能原理和传动方式不尽相同。然而，由于能量转换原理和运动传递策略的限制，现有机械手多在动作精度、电磁兼容性和结构紧凑性方面存在诸多局限，例如，电磁驱动式机械手电磁兼容性较差，软体式机械手动作精度较差。因此，如何寻找新换能原理的机械手驱动模式，如何设计更高效和更精密的传动机构，甚至完全摒弃传动机构成
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
的总变异（TSS）分解为两部分，可以被回归分解（ESS） + 未被回归分解（RSS）。即：
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。
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。
deg: 自由度.例如:自由度为2,那么拟合出来的曲线就是二次函数,自由度是3,拟合出来的曲线就是3次函数可。同时，还可以使用poly1d()函数帮我们拼接方程,结果是一样的。
通常作为机器人的技术指标,反映机器人动作的灵活性,可用轴的直线移动、摆动或旋转动作的数目来表示。机器人机构能够独立运动的关节数目,称为机器人机构的运动自由度,简称自由度(Degree of Freed
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。
据介绍，潘建伟及其同事陆朝阳、刘乃乐、汪喜林等通过调控六个光子的偏振、路径和轨道角动量三个自由度，实现了 18 个光量子比特的纠缠。该成果以「编辑推荐」的形式于 6 月 28 日发表在国际物理学权威期刊《物理评论快报》（PRL）上：
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种
方差分析：又称变异分析，是英国统计学家R.A.Fisher于1923年提出的一种统计方法，故有时也称为F检验。
线性回归可能大家都会觉得很熟悉了，玩过机器学习的人还会觉得这个low low的，其实，线性回归在数理统计的角度下，还是有很多值得考察的地方的。
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。
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.
我们前面讲过方差分析，方差分析的应用场景是什么样子的呢？不记得同学可以翻回去看看。当我们要比较两组或者多组均值有没有显著性差异的时候，我们可以用方差分析。请注意，这里面我们提到是两组或者多组之间的均值比较时，我们用方差分析，想一下什么类型的数据可以求均值呢？是不是只有数值类型的数据才可以求均值。也就是所谓的连续型变量。那如果我们要比较两组或者多组之间的分类型变量之间是否有显著性差异呢？这个时候就不可以使用方差分析了，就需要使用专门用于分类变量比较的卡方检验。
在工作中，除了同时进行 AB 两组实验之外，也会存在多组实验同时进行的情况。这种情况下就不能使用之前的实验结果分析方法了，而需要采用方差分析与
8月24日，专注研发领先的ARVR自然手势及头部位置追踪技术的 uSens凌感公司，在北京召开发布会，正式宣布开放SDK测试版并开启预订全新的Fingo系列产品。 uSens凌感推出uDev开发者计划
智能机器人系统和脑机接口（BMI）的进步帮助感觉运动缺陷患者恢复功能和独立性；然而，考虑到通过用户输入协调控制多个肢体的多个自由度（DOF）的技术复杂性，需要双手协调和精细操作的任务仍然没有解决。为了解决这一挑战，本研究实施了一种协作共享控制策略，以操纵和协调两个模块化假肢（MPL）执行双手自食任务。
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
我们知道陀螺仪使用来测量平衡和转速的工具，在载体高速转动的时候，陀螺仪始终要通过自我调节，使得转子保持原有的平衡，这一点是如何做到的？带着这个问题，我们来看一下这个古老而又神秘的装置的工作原理。
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。
前面两篇博客，分别对Amos的基本操作与模型、参数等加以详细介绍，点击下方即可进入对应文章。 博客1：基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客2：基于Amos路径分析的输出结果参数详解 本文（也就是博客3）则将由模型拟合度指标入手，对Amos所得到的路径分析模型结果加以度量。同时，模型结果度量后，对模型加以修正的方法与实践请见 博客4。
机器人多指灵巧手与普通的机器人末端执行器的主要区别是，普通的末端执行器一般是针对特定任务设计的末端执行器。而机器人多指灵巧手不仅要具备通用抓取能力，也要在外形上仿人的手。为此，我们将机器人灵巧手的灵巧操作特征归纳如下：
A1 正交假定：误差项矩阵与X中每一个x向量都不相关 高斯-马尔科夫定理：若满足A1和A2假定，则采用最小二乘法得到回归参数估计是最佳线性无偏估计 方程估计值b1和b2可以看做偏回归系数，也是相应自变量对y的一种偏效应 偏效应：在控制变量下，各自变量X对因变量Y的净效应 残差项：针对具体模型而言，被定义为样本回归模型中观测值与预测值之差 误差项：针对总体真实回归模型而言，它由一些不可观测因素或测量误差所引起 纳入无关自变量并不影响OLS估计结果的无偏性，但是如果无关自变量如果与其他自变量相关，会导致相应回归系数（b1,b2）的标准误增大；换句话说，如果总体中无关自变量对y没有偏效应，那么把它加入模型只可能增加多重共线性问题，从而减弱估计的有效性。 因此，不要加入无关自变量，原因是
ANSYS模拟梁单元铰接点有以下几种方法： 1.BEAM3/BEAM4单元，利用结点自由度耦合来实现铰接，在铰接处设两个单独的结点，每个结点只与一个梁单元连接，然后将此几何位置重合的两个结点的平动自由
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