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通过学习 Isaac Sim 、 Isaac Lab 和 Isaac ROS 在线自主培训课程，从根本上了解机器人开发的核心概念，并探索仿真和机器人学习方面的必备工作流。课程概要：探索 NVIDIA Cosmos™ 平台，包括生成式世界基础模型（WFM）、先进的标记器（tokenizers）、护栏机制（guardrails），以及加速数据加工和精选流程，旨在加速物理人工智能的开发。课程概要：学习软
首先，下载并安装适当的 ROS 或 ROS2 发行版。Leaderboard 2.0 支持 ROS Melodic、ROS Noetic 和 ROS2 Foxy。排行榜将负责运行您的自主代理，并评估其在多条路线的不同交通情况下的行为。为了更好地理解这个过程，让我们运行一个基本代理。按照彩色航点指示的路线到达目的地。该脚本加载 Town 12 中的两条路线。将包解压到一个文件夹中，例如 CARLA。
云计算等计算技术的突破，使机器学习和智能挖矿的理论和方法更加突出，相关研究蓬勃发展，将对人类生活和社会发展趋势产生更深远的影响。通过来自不同但相关领域的同行之间的面对面讨论，将产生新的想法、方法和技术，并促进来自不同国家的研究人员之间的合作。集中但不限于强化学习理论、多智能体深度强化学习、机器学习方法、学习与自适应控制、识别和感知的学习/适应、学习机器人、云计算技术与应用、云应用架构、云优化和自动
导语大家好，我是社长，老K。专注分享智能制造和智能仓储物流等内容。欢迎大家到本文底部评论区留言。也欢迎大家使用我们的仓储物流技术AI智能体。新书《智能物流系统构成与技术实践》人俱乐部完整版文件和更多学习资料，请球友到知识星球【智能仓储物流技术研习社】自行下载本文主要介绍了移动机器人的导航技术，包括其基本概念、导航方式、定位技术、路径规划、智能导航算法、自主飞行机器人导航系统设计、产品应用以及未来发
就是e_y，其次，还要知道v_x=vcosθ用于第一行的代换。笔者就是一直没有搞清楚e_y和(y_r - y)不是一个含义导致证明不下去，写这篇文章也是加深记忆。[1]周星,吴洪明.AGV轨迹跟踪自适应模糊控制器设计[J].起重运输机械,2017,(07):19-22.图 机器人行驶轨迹偏差图[1]
摘要： 本文系统讲解ROS2服务通信机制，通过机器人餐厅的生动类比，解析服务与话题的核心差异（同步/异步、单次/持续）。详细拆解服务接口设计、服务端/客户端实现原理，并提供Python实战案例：创建"机器人厨师"服务端（处理点餐请求）与"智能点餐员"客户端（发送订单）。进阶技巧涵盖QoS策略、超时熔断和多线程处理，最后分享调试方法与工业应用场景。150字掌握
Unity；机器人；可视化；运动约束；关节
introspection中的node group是对节点进行绘制。topic中的message passord发送话题或者改变话题。visualization中的plot显示订阅信息。终端输入rqt启动rqt。logging：日志信息。
在这个例子中，xyz 属性表示链接原点的坐标为 (0, 0, 0)，rpy 属性表示链接的旋转角度为 (0, 0, 0)。最终，通过调用 ld.add_action() 将这些节点添加到 LaunchDescription 对象中，并将其返回，以便由 ROS 2 的启动系统加载并执行。generate_launch_description() 函数是入口点，用于生成 LaunchDescripti
数字孪生作为工业元宇宙的时空折叠器，正在打破物理与数字世界的次元壁。当实时仿真引擎能够以光子速度驱动万亿级实体互联时，我们迎来的不仅是效率革命，更是人类认知和操控物理世界方式的范式转移。技术进化的终局，或许是一个所有工业系统都运行在「数字优先」原则下的新纪元。
对于codesys 17版本及以下方法。codesys 18版本及以上。
机器人开发过程中的数据可视化界面。如可可视化 机器人模型、坐标、运动规划、导航、点云、图像等。”对机器人、周围物体等任何实物进行尺寸、重量、位置、材质、关节等属性的描述，并在界面上呈现出来；rviz可以通过机器人模型参数、机器人发布的传感器信息等数据，为用户进行所有“用户和开发者也可以在rviz的控制界面下，通过按钮、滑动条、数值等方式，控制机器人的行为。Rviz是一款三维可视化工具，可以很好的兼
视频地址：【古月居】古月·ROS2入门21讲 | 带你认识一个全新的机器人操作系统】 https://www.bilibili.com/video/BV16B4y1Q7jQ/?小乌龟撞墙后，发出的提示信息，通过rqt的Console显示出来。还可使用server caller ，再增加一个小乌龟，call。还可以发布话题消息，控制小乌龟运动。2基于小乌龟仿真器的rqt使用举例。
笔记为B站教学视频（https://www.bilibili.com/video/BV1q44y1x7WC?p=5）的记录，非常感谢UP主的精彩分享！一、工作空间可视化整体思路：在关节空间中随机生成变量；通过正运动学函数fkine得到变换矩阵；变换矩阵通过transl函数得到三维坐标。在点足够多的情况下，不断标出的三维坐标拼接后则形成了动作空间。生成随机变量：rand//在（0，1）内均匀生成随机
让具身机器人更强大，开发更简单。
这篇博客是该系列的第三篇，是在之前两篇博客的基础上展开，主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体，以及自定义的一个小屋
通过主动选择、获取和处理感知信息，机器人能够拥有更强大的感知与交互能力。未来，我们需要进一步研究和探索主动式感知的技术和应用，以实现更加智能和灵活的机器人系统。智能制造与物流：在工业制造和物流领域，主动式感知可以使机器人更加灵活地感知物料位置和状态，主动选择最佳的搬运路径和策略，提高生产效率和物流效益。主动提问与交流：机器人可以通过主动提问和与人类或其他机器人的交流来获取更多的环境信息，实现更加深
BitFit 是一种在小规模数据集上进行微调（fine-tuning）的技术，主要应用于大规模预训练模型，尤其是在深度学习和自然语言处理（NLP）领域中。BitFit 通过仅微调模型中的偏置项（bias term），而不更新模型的其他参数（如权重），来实现高效且节省资源的微调方式。相比传统的微调方法，BitFit 大大减少了计算和存储开销，同时还能在一定程度上保留模型的性能。
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是一种数学框架，用于建模智能体（agent）在随机环境中做决策的问题。它假设环境的状态转换具有，即未来的状态只依赖于当前状态和智能体采取的动作，而与过去的历史无关。MDP 是强化学习（Reinforcement Learning, RL）的基础模型，许多强化学习算法和理论都建立在 MDP 之上。
在 Linux 上运行 Omniverse-kit 或 Omniverse-Create 时解决问题的说明。
算法1：分裂——合并法1.初始化：集合s_1由N个点组成。将s_1放入列表L2.将一条直线拟合到L中的下一个集合s_i3.检测距直线最远距离d_P的点P4.果d_P小于一个阈值，继续（转到步骤2）5.否则，将在P的s_i分裂为s_i1和s_i2，并以s_i1和s_i2取代L中的s_i，继续（转到步骤2）6.当L中所有集合（直线段）都被检出，合并共线段可在第3行对该算
【代码】位姿的插值怎么做。
20年10月来自东京大学的论文“Bilateral humanoid teleoperation system using whole-body exoskeleton cockpit TABLIS”。
该系统可以方便地集成到各种FA机中，快速实现产品的智能化改造，提高产品的技术性能和效率。是FA机自动升级的理想选择。通过对定位参考点的识别，计算出被测物体在XYθ方向上的偏移量，并自动控制运动平台的相应运动量，校正被测物体的位置，实现精确的自动定位。(3)照相机停止当前扫描并重新启动新的帧扫描，或者相机在起始脉冲到达之前处于等待状态，并且启动脉冲到达后开始帧扫描。(2)图像采集卡按照预定的程序和时
特征点由关键点和描述子组成，关键点是该特征点在图像中的位置，有些还包括方向、大小等信息，描述子是用来描述该关键点周围像素的一种描述方法，外观相似的关键点应该具有相似的描述子，想要判断两个不同位置的关键点是否相似，可以通过计算他们之间描述子的距离来确定。
TCR在许多靶向肿瘤细胞的免疫疗法中发挥着至关重要的作用。然而，它们的获取和优化带来了重大挑战，涉及费力且耗时的湿实验资源。深度生成模型在功能性蛋白质序列生成方面表现出显著的能力，为增强特异性TCR序列的获取提供了有前途的解决方案。在这里，上海交通大学熊毅研究团队**提出GRATCR，这是一个通过新型“嫁接”策略整合了两个预先训练的模块的框架，以从头生成靶向特定表位的TCR序列。**实验结果表明，
它涵盖了交通系统的理论、方法、建模和仿真、实验和评估，包括多式联运、地面运输交通、协调多车辆、基础设施和其他道路使用者（行人、骑自行车者等）及其交互。车辆电子设备：使用电子或电气元件和系统进行控制、推进或辅助功能，包括但不限于工程师、传动系统、便利性、安全和其他车辆系统的电子控制;期刊网站上发布如下：通信：在陆地、海洋和空中使用移动无线电，包括蜂窝无线电、双向无线电和单向无线电，其应用包括调度和控
Pangolin
一般来说，机器人可以跟人对话，机器人说什么是最难的，顶多是人工编写几种规则和模版来回复即可。但是要让机器人理解人的意图，确实非常难的事情。因为语言具有多样性，多义词，一语双关，长短句等，尤其是中文的博大精深。因此机器人需要特别多的数据，也就是模拟人的问法，让机器人理解这些意图特征，理解人的问法，以及人是如何回复别人的问题，这部分内容在Rasa里面称为训练数据。
ORB-SLAM2的代码实现是一个复杂而精细的过程，涉及多个模块和线程之间的协同工作。通过详细解析其代码结构和核心算法，我们可以更好地理解其工作原理和实现细节。ORB-SLAM2在实时性、旋转和尺度不变性、闭环检测与地图优化等方面具有显著优势，为机器人导航、增强现实等领域提供了有力的技术支持。
ROS配置和使用Xbox One无线手柄环境：Ubuntu16.04 + ROS kinetic安装joy packagejoy package为通用的Linux操纵杆提供了ROS驱动，它包括了一个joy_node节点，可以让Linux操纵杆和ROS交互．这个节点发布一个”Joy”消息，包含了操纵杆每一个按钮和轴的当前状态．安装这个joy package:$ sudo ap...
总的来说，myCobot 280 2023是一款具有多种新功能和改进的机械臂，大大增强了其性能和应用范围。除了提升通信速度、支持 ROS2、避免自干扰碰撞外，我们还推出了AIKit 2023，将机器视觉与机械臂相结合，实现类似工业的自动化场景，让机械臂的应用更加广泛和多样化。此外，myCobot 280 2023 还有许多其他功能等着你去探索，比如绘图、AI分拣抓取等，这将进一步拓展机械臂的应用范
24年6月来自西雅图AI2的论文“PoliFormer: Scaling On-Policy RL with Transformers Results in Masterful Navigators”，获得CoRL‘24最佳论文之一。POLIFORMER（策略 Transformer），这是一个仅限 RGB 的室内导航智体，通过大规模强化学习进行端到端训练，尽管纯粹在模拟中训练，但它无需适应即可推
本文旨在探究深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法在机器人迷宫路径规划中的应用。DDPG 是一种基于深度强化学习的算法，能够在连续动作空间中学习最优策略。本文将介绍 DDPG 算法的原理，并结合 Matlab 代码展示其在机器人迷宫路径规划中的具体实现。最后，本文将对 DDPG 算法的性能进行分析，并展望其未来发展方向。一、引言路径规划是机器人领域一项关键技术，其目标是找到机器人从起点到终点的最优
通过前面你的一系列博客，已经知道 Cartographer 中的概率栅格图是如何建立的了。不过需要注意的一点是该地图并不仅仅是保存下来给来看的，其还会被点云扫描匹配使用到，点云扫描匹配目的是估算位姿(该部分内容后面会详细讲解)。在 slam 中分为 Scan match 与 Point cloud match，通常情况下前者指的就是2D扫描匹配，后者指的是3D点云匹配。为了方便后续代码的理解，这里
机器人分类与常见坐标系1. 机器人的分类1. 按辈分2. 对应人的不同器官3. 按其构成机构3. 按驱动方式不同4. 按用途分类2. 常见的坐标系及对应的机器人结构2.1 笛卡尔坐标系2.2 圆柱坐标系2.3 球坐标系1. 机器人的分类1. 按辈分示教再现型机器人 (Teach-in and playback)人预先给出（示教）机器人的运动轨迹，然后机器人准确地重复再现这种轨迹。无论环境...
Ceres
对话机器人在本质上是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，接收人类的自然语言作为输入并给出合适的回复。按照 任务类型划分 ，对话机器人简单的可以划分为闲聊机器人、问答机器人、任务型对话机器人；按照答案产生的逻辑划分，对话机器人可以划分为 检索式对话机器人和生成式对话机器人 ，本文按逻辑划分，先介绍应用广泛的生成式对话机器人。
然而，如果状态协方差矩阵中的不确定性变得大于该线性区域的大小，则状态协方差矩阵不再能够准确地反映系统中的实际误差，并且可能会发生发散。幸运的是，标准卡尔曼滤波器的一个版本，称为扩展卡尔曼滤波器 (EKF)，已扩展到非线性系统，并依赖于线性化来估计这些非线性系统。在传播步骤中，状态向量不是使用第 2.8 节中的方程 5，而是通过评估最新状态估计的非线性系统模型方程来估计，如方程所示。此外，在状态协方
本篇主要带大家体验了ROS 2的一个经典小海龟案例，使大家能对ROS的主题、服务等等这些概念及功能有个大致印象。
21年8月来自斯坦福的论文“iGibson 1.0: A Simulation Environment for Interactive Tasks in Large Realistic Scenes“。
针对市场上存在的小车和相关ROS-SLAM课程，笔者发现他们存在以下两个问题：提供实体小车的商家，一般只会提供基础的课程和小车使用说明，缺少配套实战性、操作性均优的ROS-SLAM课程。提供课程的商家往往没有配套的智能小车。让学员从0到1搭建出一辆小车，对于新手来说，通常是比较困难的，容易浪费时间。针对上述缺点，3D视觉工坊联合主讲老师开发了。通过该小车和配套课程，学员能够。
正如创始人王兴兴所言，G1的进化逻辑是“用复杂动作倒逼技术迭代”，其意义不仅在于展示技术实力，更在于探索人形机器人从实验室走向产业化的可行路径。若AI大模型与机器人进一步融合，实现“感知-决策-执行”闭环，人形机器人或将跨越“工具”阶段，进化为具备自主适应能力的智能体。尽管前路仍有技术鸿沟，但G1的持续进化已为行业注入强心剂——当机器人学会的不只是踢腿，更是理解物理世界的底层逻辑时，真正的革命或将
【代码】C#实现最简单的AI对话。
文章目录1. 简介2. 提出方法2.1 方法概述1. 简介在非流程化、非标准化的场景中，要完成无约束或弱约束的任务需要机器人在学习、规划和控制之间进行更密切的互动。面对这一挑战的一个先决条件是设计一个机器人应该做什么（它应该如何移动，它应该遵循什么行为）的通用表示，该表示与上述技术兼容，并且可以双边共享。特别是在不断变化的环境中，服务机器人的动作需要快速生成并适应当前的情况。简单的概率混合模型
线性变换”是机器学习中针对数据常用的变换方式，通过线性变换可以将数据进行降维、解耦、筛选精炼等操作。而 Transformer 中的“线性变换”有着十分独特且重要的意义，它是导致 Multi-Head Attention 机制得以成功运行的根基。由浅入深，首先简要回顾一下 Q、K、V 三者之间的关系。
24年9月来自上海AI实验室、西安交大-利物浦分校、西工大和中国电信AI研究院的论文“Fast-UMI: A Scalable and Hardware-Independent Universal Manipulation Interface (Short Version)”。
路径规划是机器人导航领域的核心问题，其目标是在给定的环境地图中，为机器人从起始点到目标点找到一条安全、高效且合理的路径。在各种路径规划算法中，基于栅格地图的路径规划方法因其易于实现和对环境表示的简洁性而广泛应用。本文将重点探讨基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 的栅格地图机器人路径规划方法，分析其原理、算法流程，并讨论其优缺点及改进方向。栅格地图
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了基于 GPT-3.5 模型调优的新一代对话式AI模型 ChatGPT。随后的一段时间，国内外各大厂商都纷纷跟进，以至于在 2023 年间出现了“百模大战”这一历史节点。如今的大语言模型（Large Language Model，简称_LLM_），无论是在底层的基座，还是下游的应用都取得了很大的成功。其中，在2022年同期发布的 LangChai
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