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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 ？
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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。
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2D激光SLAM算法比较+cartographer
2D激光SLAM算法比较+cartographer
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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？
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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？
