?!?利用開發(fā)板上的MIPI CSI1和CSI2接口,完整接入8路攝像頭,實現(xiàn)了所有通道的視頻預(yù)覽與采集,為機器人構(gòu)建了全方位的視覺感知系統(tǒng)。卓越性能表現(xiàn):· CPU占用率:34%· DDR占用率:50
發(fā)表于 10-29 16:41
經(jīng)過我的申請,
馬老師發(fā)放了,
小蘿卜機器人的,
開發(fā)權(quán)限,
原來的小蘿卜公司,
因為經(jīng)營不善倒閉,
作為科研產(chǎn)品,
幾個技術(shù)對此惋惜,
自掏腰包,
要讓小蘿卜機器人,
再生,
每次聽到小蘿卜說
發(fā)表于 10-23 05:24
故障率從 15% 降至 3% 以下。隨著磁隧道結(jié) (MTJ) 等新型技術(shù)成熟,下一代磁傳感器有望實現(xiàn)納米級精度、皮秒級響應(yīng)速度,或使機器人 “高速競速” 最高速度提升 40%;柔性磁傳感器研發(fā)也將讓
發(fā)表于 08-26 10:02
的基礎(chǔ),也是三者的實現(xiàn)終端,智能制造裝備產(chǎn)業(yè)包括高檔數(shù)控機床、工業(yè)機器人、自動化成套生產(chǎn)線、精密儀器儀表、智能傳感器、汽車自動化焊接線、柔性自動化生產(chǎn)線、智能農(nóng)機、3D 打印機等領(lǐng)域。而智能制造裝備中工業(yè)
發(fā)表于 07-26 11:22
通過網(wǎng)絡(luò)連接云端服務(wù)器進行快速檢索和分析,然后利用語音合成技術(shù)將答案以自然流暢的語音反饋給用戶。同時,借助開發(fā)板的網(wǎng)絡(luò)連接功能,語音機器人還可以與后臺管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互,實時更新知識庫和優(yōu)化服務(wù)策略
發(fā)表于 05-28 11:36
地瓜機器人RDK X5開發(fā)套件地瓜機器人RDK X5開發(fā)套件產(chǎn)品介紹 旭日5芯片10TOPs算力-電子發(fā)燒友網(wǎng)機器人開發(fā)套件 Kria KR260機器人開發(fā)套件 Kria KR260-
發(fā)表于 05-13 15:02
免與行人發(fā)生碰撞,為旅客提供安全、舒適的引導服務(wù)。
智能交互系統(tǒng)
語音識別與理解 :智能指路機器人利用先進的語音識別技術(shù),將旅客輸入的語音信號轉(zhuǎn)化為文字信息。然后,通過自然語言處理算法對文字進行分析
發(fā)表于 05-10 18:26
ROS的全稱:Robot Operating System 機器人操作系統(tǒng)
ROS的 目的 :ROS支持通用庫,是通信總線,協(xié)調(diào)多個傳感器
為了解決機器人里各廠商模塊不通用的問題,讓機器人快速開發(fā)
發(fā)表于 04-30 01:05
應(yīng)用案例:書中提供了多個機器人應(yīng)用案例,幫助讀者將所學的 ROS 2 知識應(yīng)用到實際的機器人項目中。例如,在自主移動機器人案例中,詳細講解了如何實現(xiàn)
發(fā)表于 04-27 11:24
關(guān)節(jié)機器人領(lǐng)域迎來一位實力選手。繼布局移動機器人、機器視覺業(yè)務(wù)后,???b class='flag-5'>機器人正在拓展新的產(chǎn)品線。
發(fā)表于 03-20 10:47
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具身智能機器人的基礎(chǔ)模塊,這個是本書的第二部分內(nèi)容,主要分為四個部分:機器人計算系統(tǒng),自主機器人的感知系統(tǒng),自主機器人的定位系統(tǒng),自主機器人
發(fā)表于 01-04 19:22
,能夠利用\"思維鏈\"的技術(shù)將復雜任務(wù)分解為多個子任務(wù),以漸進的方式解決問題。這不僅提高了任務(wù)的成功率,也顯著增強了系統(tǒng)的魯棒性,使得機器人可以更高效地應(yīng)對復雜環(huán)境和多樣化需求
發(fā)表于 12-29 23:04
感謝
感謝電子發(fā)燒友網(wǎng)社區(qū)給予《具身智能機器人系統(tǒng)》試讀機會。在這知識的盛宴中,我感受到社區(qū)的關(guān)懷與支持。定不負期望,認真研讀,分享所學,回饋社區(qū)。
一、本書大綱
《具身智能機器人系統(tǒng)》是一本
發(fā)表于 12-28 21:12
解決許多技術(shù)的和非技術(shù)的挑戰(zhàn),如提高智能體的自主性、處理復雜環(huán)境互動的能力及確保行為的倫理和安全性。
未來的研究需要將視覺、語音和其他傳感技術(shù)與機器人技術(shù)相結(jié)合,以探索更加先進的知識表示和記憶模塊,利用強化學習進一步優(yōu)化決策過程。
發(fā)表于 12-20 19:17
智能機器人的歷史與未來”中,布魯克斯的觀點給我?guī)砩羁虇l(fā)。他在20世紀80年代提出的觀點至今仍具參考價值:智能行為源于實際的物理互動,而非單純依靠預(yù)設(shè)算法。這打破了傳統(tǒng)AI僅關(guān)注算法優(yōu)化的局限,將
發(fā)表于 12-19 22:26
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