2018年度机器人行业大盘点
2018年对于机器人行业来说,是不同寻常的一年。这一年,几乎所有的企业都在讲落地,产品和技术都在面临着市场严峻的考验 。那么,这一年到底过得怎么样 ?
机器人的这十项核心技术你听说过哪些?
人工智能的发展成为趋势已是必然,机器人领域也将随之大放异彩,今天我们就来盘点未来机器人领域的10项核心技术。看看有没有你所从事的方向,或许机会已经到你身边了。排名不分先后,如有雷同,纯属巧合。
2D激光SLAM算法比较+cartographer
2D激光SLAM算法比较+cartographer
2D激光雷达如何实现3D应用?
2D激光雷达除了实现定位、建图、多点触摸等应用外,还能用来做3D建模与环境扫描。肯定会有人好奇,2D激光雷达扫描出来的图像应该是平面图,怎么将2D平面图变为三维的立体图呢?
如何解决激光雷达寿命短的问题?
激光雷达已成为机器人自主定位导航不可或缺的关键设备,为了大幅度降低激光雷达的成本,减少活动部件提高可靠性,激光雷达也顺利成章的从机械式激光雷达转向固态式激光雷达,固态激光雷达具有体积小,方便集成等优势。
除了ROS, 机器人定位导航还有其他方案吗?
利用ROS进行机器人开发,我想大多数企业是想借助ROS实现机器人的导航、定位与路径规划,它的出现大大降低了机器人领域的开发门槛,开发者无需向前人一样走众多弯路,掌握多种知识才能开始实现机器人设计的梦想,他们可以利用ROS的基础框架配合选定的功能包快速实现系统原型,从而让开发人员将重心集中于核心算法研究上。
除了机器人领域,激光雷达还能用到哪些行业?
历经40余年的发展,激光雷达技术已从最初的激光测距技术,逐步发展了激光跟踪、激光测速、激光扫描成像、激光多普勒成像等技术,因此出现了各种不同种类的激光雷达,被广泛应用于各个领域。
浅谈SLAM的回环检测技术
在讲解回环检测前,我们先来了解下回环的概念。在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累计误差。
新手入门SLAM必收藏的资料
搜集了各大网络,请教了SLAM大神,终于把SLAM的入门资料搜集全了!在分享资料前,我们先来看看,SLAM技术入门前需要具备哪些知识?首先学习SLAM需要会C和C++,网上很多代码还用了11标准的C++。第二要学会用Linux。第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。
SLAM算法解析
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题,为了让大家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来进行全面阐述,本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普。
服务机器人是如何实现自主定位导航的?
服务机器人想要自由行走,实现自主定位导航是关键,自主定位导航包括定位、建图与路径规划。SLAM作为机器人定位导航的核心技术,正不断获得行业内的重视,但SLAM只是完成定位与地图创建这两件事,它并不完全等同于自主定位导航。那么,在实际应用时,SLAM究竟是如何实现的?在实现过程中又有哪些难点?下面将为大家一一解答。
机器人装的传感器越多 规避障碍物的效果越好?
随着机器人在工厂、仓库、酒店、商场、餐厅等环境中的使用,人们对机器人的移动能力越为重视,以至于避障成为一个极为关键且必要的功能。人们希望机器人能根据采集的障碍物的状态信息,在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态或动态物体,然后按照一定的方法进行有效避障,最终到达目标点。
服务机器人关键技术(一)
几年前就曾有人预言“机器人终将取代人类工作”,随着AI产业化、商业化落地实现,机器人取代人类完成高频重复的工作正加速前进中,而技术问题是目前面临的主要难题。服务机器人实际上是多种技术的融合和实现,包括定位导航、语音交互、运动控制、后台调度管理、多传感器融合、通信等多领域的技术。要让产品理想落地及商用,这些技术缺一不可。今天我们就先来探讨下服务机器人的定位导航技术。
新人制作机器人的7大误区
我想做一个Wall-E一样的机器人,买了零部件就迫不及待的开始组装,不想用别人的模块产品就想自己搞.....作为一个初学者的你,是否也有过这些想法呢?