深度透彻!中国机器人教育三大痛点、五大反思和思考,国家需要这样的高度

深度透彻!中国机器人教育三大痛点、五大反思和思考,国家需要这样的高度
感谢“机器人大讲堂”授权转发   5月15-17日,以“智能+时代,智胜未来”为主题的第四届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会将在宁波余姚举行。而这次峰会中,朱世强教授给我们带来了关于机器人教育的若干思考和探索。 朱世强,浙江大学机械系流体传动及控制专业毕业,研究生学历,工学博士,教授、博士生导师。现任浙江大学委员会委员、常委、副书记。这次朱教授针对中国培养机器人相关专业人才的现状出发,...

实时SLAM的未来

实时SLAM的未来
感谢清华大学王波老师授权ExBot转载 原文链接 先来说说这个题目,The Future of Real-Time SLAM是International Conference of Computer Vision (ICCV) 2015年的一个workshop。尽管这次ICCV中Deep Learning占据主导,但是SLAM仍然占据了一部分的内容,毕竟SLAM还是当今比较热的机器人和VR方向中十分重要的技术,这篇blog主要是总结这个workshop的内容(部分参考了Tombone Blog的内容)和对SLAM的一些...

ROS中安装使用cartographer

ROS中安装使用cartographer
一、在安装cartographer前,需要系统满足如下的要求: 64-bit, modern CPU (e.g. 3rd generation i7) 16 GB RAM Ubuntu 14.04 (Trusty) gcc version 4.8.4 ROS Indigo 本人是自己设计制作的机器人平台,只有一个激光雷达传感器URG-04LX-UG01。本人就是利用这个传感器实现的SLAM。 二、安装过程及命令: # Install wstool and rosdep. sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-...

如何看待谷歌在10月6日开源的SLAM算法cartographer?

如何看待谷歌在10月6日开源的SLAM算法cartographer?
作者:邵天兰 梅卡曼德(北京)机器人 创始人,CEO 感谢作者授权ExBot转载 现在深夜四点,熬了一夜粗读了Cartographer的核心代码。忍无可忍,提前填坑。 Cartographer的算法应该算是state-of-art,但就我读文章[1]时的感受,感觉并没有牛逼到让我合不拢嘴的程度(当然很有可能是我太愚钝了)。泛泛总结一下就是,这个玩意用Grid(2D/3D)的形式建地图;局部匹配直接建模成一个非线性优...

机器人工程师之路——从大一到研究生,YY硕经验谈

机器人工程师之路——从大一到研究生,YY硕经验谈
前言 很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣,该怎么展开学习。最近稍微有点空,我写写我的看法。 两年前,我在知乎回答如何定义「机器人」? - YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义,我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗? - YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基...

如何设计一款基于ROS的移动机器人?——李金榜经验谈

如何设计一款基于ROS的移动机器人?——李金榜经验谈
编者按:本文是EAI科技创始人兼CEO李金榜在硬创公开课的文字稿,感谢作者和雷锋网授权转载。   最近几年各种移动机器人开始涌现出来,不论是轮式的还是履带式的,如何让移动机器人移动都是最核心的工作。要让机器人实现环境感知、机械臂控制、导航规划等一系列功能,就需要操作系统的支持,而ROS就是最重要的软件平台之一,它在科研领域已经有广泛的应用。 不过有关ROS的书籍并不多,国内可供的学习社...

【马教授说】做机器人要综合能力,但“跨界“是个伪命题!

【马教授说】做机器人要综合能力,但“跨界“是个伪命题!
一则研究生招生信息…..引发了热烈的讨论…… 故事是这样的,马教授在ExBot微信群里发布了一则招生信息,全文如下: 欢迎有保送资格的优秀学生联系就读北京理工大学自动化学院的研究生。我的研究围绕机器人、无人系统、适应·认知·学习,欢迎有着机器人和实业报国梦想的优秀学生直接联系我:15210658048,mathmhb@qq.com。我的个人主页:http://we-learn.net.cn/mathmhb/。欢迎大家转发该招生宣传。 然后松鼠等...

SLAM第二篇:视觉里程计

SLAM第二篇:视觉里程计
感谢作者(高翔博士)授权Exbot转发 原文发表于地平线公众号 本期给大家介绍视觉里程计 上一讲中,我们介绍了组成SLAM系统的各个模块。以后,我们会详细介绍各模块的主要算法步骤,以及各种方法的特点和优势。 本讲主要关注视觉里程计。为了讲清楚它的来龙去脉,我们会进行一些公式的推导。视觉里程计算法需要大量的几何知识,我们将在必要的时候,以Tips的形式介绍一些背景...

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数
感谢作者(半闲居士)授权Exbot转发! 原文链接 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图。为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值、求导、迭代等操作。例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵。假设第一组的3D点为P={pi|i=[1,2,…,N]}P={pi|i=[1,2,…,N]},第二组3D点为Q={qi|i=[1,2,…,N]...

视觉SLAM中的数学基础 第二篇 四元数

视觉SLAM中的数学基础 第二篇 四元数
感谢作者(半闲居士)授权Exbot转发! 原文链接 什么是四元数 相比欧拉角,四元数(Quaternion)则是一种紧凑、易于迭代、又不会出现奇异值的表示方法。它在程序中广为使用,例如ROS和几个著名的SLAM公开数据集、g2o等程序都使用四元数记录机器人的姿态。因此,理解四元数的含义与用法,对学习SLAM来说是必须的。本节我们就来讲讲四元数。 首先,请读者不要对四元数有什么神秘的感觉。四元数仅是3D姿态的一...
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