import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
然而，两种策略都面临三个主要挑战： （1）依赖于专门的神经架构，需要针对特定任务定制模型，从而降低灵活性； （2）在某些场景中需要明确的上下文信息，依赖于特定的预训练姿态估计网络以获得特定场景的知识，从而限制性能...因此，开发一个支持灵活性能、最小监督和独立于复杂、自定义模型架构的统一的MDE框架至关重要。 本文证明了预训练大型语言模型（LLMs）可以从单目图像中有效理解深度。...为了应对这个问题，作者在框架的各个部分中引入了轻量级的操作来平衡成本和性能。...前四组从1-Shot到4-Shot，每组包含50到100张图像。第五组被称为Few-Shot，由每个场景类型中随机选出的一个单一图像组成，总共28张图像。...前者将单目图像中的视觉表示与综合词汇中的文本原型进行对齐，以提高LLM输入的特征提取。 后者从图像中生成和标记提示，以便LLM进行处理。这些方法显著增强了单目深度估计的洞察力。
Limo Pro 小车建图导航引言前景提要：我们在上文介绍了使用LIMO cobot 实现一个能够执行复杂任务的复合机器人系统的应用场景的项目，从以下三个方面：概念设计、系统架构以及关键组件。...v=vnHI3GzLVrY可以从视频中看出来STag对环境变化的强大适应性和在复杂场景下的高可靠性，使其成为在要求高精度跟踪和定位的应用中的首选。...在上述的两个功能包的基础上，ROS提供了一套完整的导航框架，机器人只需要发布必要的传感器信息和导航的目标位置,ROS即可完成导航功能。在该框架中,move_base功能包提供导航的主要运行、交互接口。...图像识别节点（Image Recognition Node）职责：持续接收来自摄像头的图像流，使用图像识别算法（如OpenCV或深度学习模型）来检测特定的标记物。输入：来自摄像头的图像流。...输出：当检测到标记物时，发布一个消息到一个特定的话题（如/marker_detected）。2. 控制节点（Control Node）职责：管理机器人的移动，包括启动、停止和继续巡检。
项目简介本项目致力于探索和实现一种高度集成的机器人系统，旨在通过结合现代机器人操作系统（ROS）和先进的硬件组件，解决特定的自动化任务和挑战。...在该框架中,move_base功能包提供导航的主要运行、交互接口。为了保障导航路径的准确性,机器人还要对自己所处的位置进行精确定位,这部分功能由amcl功能包实现。...还有一种控制方式是基于ROS框架里边的MoveIt，它是一个功能强大大的机器人运动规划框架，包括路径规划，运动控制，碰撞检测，运动学计算等等。下面是一个在MoveIt当中的演示。...它们在机器人视觉系统和图像处理中扮演着关键角色。...实际上，是使用‘cv_bridge’提供了ROS 和OpenCV之间的接口，cv_bridge允许在ROS消息和OpenCV图像格式之间进行转换，从而可以在ROS框架中使用OpenCV进行图像处理。
计算机视觉CV (Computer Vision) 计算机视觉是一个专门研究如何从数字图像中提取有用信息的领域。...主要有以下功能：流程管理：对已发布的可视化流程进行管理，也可以进行导入导出、查看特定流程版本等。机器人管理：管理 RPA 机器人。包含审核机器人上线、启用禁用机器人、是否共享机器人等功能。...也可以通过远程桌面技术，直接查看机器人桌面。任务管理：任务是机器人运行流程的模板（static、静态），通过选择特定的流程、配置特定的参数，可以创建一个任务。...监控屏幕上特定坐标点的颜色变化，当血槽颜色变为灰色时，就喝一瓶金疮药（按下使用金疮药道具的按键）图像识别示意图1图像识别：在大图中找小图。...基于选择器：通过简单的选择器语法，选择 DOM 上的某个或某组元素。主要是流程运行过程中，为了在运行的环境中找到目标元素。基于 CV：通过模板匹配或相关 AI 算法来定位目标元素。
二、零样本图像分类（zero-shot-image-classification） 2.1 概述 零样本图像分类是指模型对以前未见过的图片类别进行分类的任务，它要求模型能够在没有看到特定类别样本的情况下...智能检索：用户可以使用自然语言描述来检索特定的图像内容，即使该图像类别未在训练集中出现，例如在大规模图像库中的视觉搜索应用。...2.4.2 pipeline对象使用参数 image（str、List[str]或PIL.Image）List[PIL.Image]——管道处理三种类型的图像： 包含指向图像的 http 链接的字符串...包含图像本地路径的字符串 直接在 PIL 中加载的图像 candidates_labels ( List[str]) — 该图像的候选标签 hypothesis_template（str，可选，默认为...然后使用 logits_per_image 估计可能性 timeout（可选float，默认为 None）— 等待从网络获取图像的最长时间（以秒为单位）。
此外，VoxPoser还提供了一个用于机器人操作的通用框架，其区别在于它能够直接从LLM中提取可操作性和约束条件。这种方法显著提高了机器人对开集指令和不同对象的适应性。...此外，最后讨论的基于语言的人机交互研究探索了如何直接从文本和图像中提取用户意图，并将其应用于各种机器人平台。这方面使它有别于其他可能不包含此特性的方法。...4.1 数据集 为了全面评估GPT-4V的多模态具体化任务规划能力，论文从9个数据集中选择了40多个案例，重点是控制和抓取。...逐例环境图像和自然语言指令：包括从视频演示中提取的第一帧作为环境图像。...随后，在这些生成的指令的指导下，模型从预定义的动作池和动作对象中选择最合适的操作，以形成每个步骤的动作规划。
GLEE，这是一种用于定位和识别图像和视频中的对象的对象级基础模型。...GLEE通过统一的框架，完成开放世界场景中任意物体的检测、分割、跟踪、接地和识别等各种物体感知任务。...然而不幸的是，大多数现有的机器人系统都受到限制——是为特定任务而设计、在特定数据集上进行训练并在特定环境中部署的。...，并探索 (ii) 机器人特定的基础模型是什么样子。...在 3D 形状上训练扩散或流动模型时，关键的设计选择是形状表示。
可以设想，上述对话可以由一组代理（也称为机器人）共同完成，每个代理被设计用于解决特定类型的任务，例如QA机器人，任务完成机器人，社交聊天机器人。...，2018）和图像（Mostafazadeh等，2017）中引入闲聊，以使对话更加内容和有趣。...它具有自然的层次结构：顶级流程选择为特定子任务激活的代理（例如，回答问题，安排会议，提供推荐或只是偶尔聊天），以及低级流程，受控制通过选定的代理，选择原始动作来完成子任务。...如果我们将每个选项视为一个动作，则强化学习框架可以自然地捕获顶级和低级流程。对话代理在MDP中导航，通过一系列离散步骤与其环境交互。在每个步骤中，代理会观察当前状态，并根据策略选择操作。...其中一个原因是神经方法为许多模态提供了一致的表示，在同一建模框架中捕获语言和非语言（例如，图像和视频（Mostafazadeh等，2017））特征。
I.研究背景介绍 现如今，自主机器人可以在没有人为干预的情况下，独立操作完成特定的任务。作为自主机器人的一个主要的属性–自主运动，主要取决于准确的运动估计和高层次的环境感知。...A.特征选择机制 对于特征点的先验语义获取会导致视觉里程计鲁棒性的提高。因为我们初始就评估过这些特征点是否适合特定的任务，因此所选择的鲁棒性特征会促进更好的机器人自我运动追踪。...更有趣的是，特征选择策略可以针对特定变化任务的要求，进行对应的更改。我们将在接下来的内容回顾最近的研究: 兴趣区域特征选取。...这些线索令我们相信，高级的学习策略将是语义SLAM框架的强大而有力的工具。重要的是，可以将语义SLAM管道轻松集成到深度强化学习范例中，以构建具有一般智能的机器人系统。...具体而言，我们尝试从宏观的角度寻求对这些公开问题的可能解决方案，并以建设性方式进一步提出建议。我们相信通过实际应用可以证明SLAM框架的完善性，语义SLAM将通过图像语义的显著融合来区分自己。
使用 Vision 框架，可以轻松地将面部跟踪，面部检测，文本检测和对象跟踪等功能与应用集成。 自然语言框架有助于分析自然文本并推导其特定于语言的元数据。...获取在视频帧中检测到的每个人脸的标识符。 该标识符在调用之间是一致的，可用于对视频流中的特定面孔执行图像处理。 让我们从第一步开始，添加所需的依赖项。 添加发布依赖 我们首先添加发布依赖项。...放置文本标题后，我们现在将创建一行两个按钮，使用户可以从图库中选择图像或从相机中获取新图像。...第二个屏幕将包含一个浮动操作按钮（FAB），使用户可以从设备的库中选择图像，一个图像视图来显示用户选择的图像，以及一个文本来使用所选模型显示预测。...在模型的运行中，它们都非常重要，从本质上讲，帮助器模块也是如此。 下一步，我们将导入更多特定于构建模型的模块。
他们的AVID框架通过CycleGAN将每个步骤的人工指令转换成机器人指令，该技术涉及使用来自两个无需关联的领域的图像集合来训练图像到图像的翻译模型。...在实践中，机器人一次将一项任务内部化，自动发现如何重置阶段以重试任务，无需人工干预。这使得从直观的视频任务说明再到学习过程在很大程度上是自动化的。 ?...研究人员说，在实验中AVID已成功地学习了一些任务，例如操作咖啡机和直接从原始图像实例中取回杯子。只需要20分钟的训练，模型即可提供人类演示，而再来约180分钟的训练，机器人就能够进行与环境的互动。...训练机器人进行团队合作 英特尔的研究人员试图通过名为CERL的框架（即Collaborative Evolutionry Reinforcement Learning，协作式进化强化学习）来解决机器学习中的两个长期问题...在未来的研究中，他们将使用可解释的AI技术以更好地了解关键性击球的影响，从而使机器人从错误中更好地学习。
机器人视觉有接触，但是不多，这里我推荐一下一个详细介绍的视觉软件。 在构建机器视觉系统时，开发人员可以选择众多知名公司的商用软件包。...然而，在选择这类软件时，重要的是理解这些软件提供的功能、支持的硬件以及如何轻松地配置这样的软件，以解决特定的机器视觉任务。...快速开发 虽然这些库仍然可以从许多开放资源获取，但是视觉软件制造商已经意识到：系统集成商需要更快速地开发应用程序，来解决特定的机器视觉问题，而无需了解图像处理代码的复杂性。...在水果和蔬菜分选应用中，特定产品是好还是坏，可以依赖于许多不同的因素。 要确定这类产品是否可以接受，则依赖于呈现具有许多图像的系统，提取特定的特征并进行分类。...在该图像中，显示了关于炸薯条的高光谱缺陷探测问题。（左）：从四种材料（健康土豆、土豆皮、腐烂和变绿）的超光谱图像中提取的训练数据的可视化。
这项工作中，提出了一种利用语义来全局实时定位机器人方法，这种方法仅使用以自身为中心的三维语义标记的LiDAR、IMU以及从卫星或空中机器人获得的自顶向下的RGB图像即可完成。...其他还有使用视觉惯性里程计增强机器人-机器人检测的方案[6]，将机器人定位在共同的移动框架[7]内，但如果机器人不在彼此的视野内或距离太远，这类方法就会失败。...定位需要一个带有姿态标签的图像数据库或一个完整的航空地图，如文献[22]所示。在这项工作中，作者将全球地图表示为空中帧中的一系列边缘，然后在粒子过滤器框架中与地面图像中的边缘进行匹配。...此外，对于任何给定的粒子状态，我们可以在自顶向下的空间地图L中查询机器人框架中任何点的期望类。...然后，计算具有姿势d的特定粒子的成本的简单方法是：为了通过扩大局部最小值来提高收敛性，我们选择了一个价值函数。
我们想构建一个能够在复杂的非结构化环境中完成任意目标的智能体，例如可以做家务的机器人。一种有前景的方法是使用深度强化学习，这是一种用于教授智能体最大化奖励函数的强大框架。...最后，我们证明这种方法在现实世界中能够应用在 Sawyer 机器人上。该机器人仅将图像作为系统的输入, 学会了设置并实现将物体推到特定位置的目标。 目标条件强化学习 我们该如何表示环境和目标的状态？...智能体只是从我们的生成模型中对隐变量的值进行采样，并尝试达到该隐目标。其次，如上所述，该重采样机制还用于重新标记目标。...通过设定自己的目标，机器人可以自主地练习到达不同的位置而无需人为干预。唯一的人为干预发生在人们想要机器人执行特定任务的时候。这种时候，先给机器人输入目标图像。...左：Sawyer 机器人设置。右：人类给出一个目标图像（顶部），机器人完成它（底部）。 直接从图像训练一个策略可以轻松地将任务从到达指定位置改为推送物体。我们只需添加一个物体、一个桌子，然后调整相机。
这两个框架都提供了与maplab类似的地图创建和管理功能，并在建图过程中添加了在线回环闭合和优化。 上述三个框架都是针对特定传感器配置而设计的紧密集成系统。...尽管存在各种其他SLAM框架，但它们主要集中于特定的传感器或机器人环境配置，对其中任何一种进行更改通常都是困难的或不可能的。...基于传感器噪声和配准方法的精度根据经验选择这些值。也可以使用集成的Voxblox插件进行稠密重建。...右上角的图像显示了通过将点云重新投影到优化姿态上的LiDAR地图 C、 激光雷达投影图像的视觉跟踪 为了展示maplab 2.0中地标系统的灵活性，我们集成了3D LiDAR关键点，我们从Streiff...视觉关键点相比，LiDAR标志更准确地建图到结构上，从墙壁的直线度可以看出。然而，它们也受到环境中缺失点或移动物体在LiDAR图像中产生的噪声引起的异常值的影响。 图5：激光雷达图像上的关键点跟踪。
这种训练基础为各种任务打下了坚实的基础，从自然语言处理（NLP）到图像生成，机器能够理解并解释各种提示和输入。在 NLP 领域，Gen AI 框架能够帮助机器理解自然语言的含义、语法结构和上下文关系。...从创建引人注目的新闻文章到精心制作产品描述，该框架增强了内容生成功能。...LangChain 展示了其在各种应用中的能力，包括用于客户服务和教育的聊天机器人、用于娱乐和研究的游戏、以及用于商业和教育的摘要工具和问答系统。...该框架具备开创性的模型评估功能，开发人员可以使用它来评估、比较和选择最适合特定需求的基础模型（FMs）。...通过其先进的模型评估功能，开发人员能够对不同的基础模型进行评估和比较，从而选择最适合其特定需求的模型。
这项工作中，提出了一种利用语义来全局实时定位机器人方法，这种方法仅使用以自身为中心的三维语义标记的LiDAR、IMU以及从卫星或空中机器人获得的自顶向下的RGB图像即可完成。...其他还有使用视觉惯性里程计增强机器人-机器人检测的方案[6]，将机器人定位在共同的移动框架[7]内，但如果机器人不在彼此的视野内或距离太远，这类方法就会失败。...定位需要一个带有姿态标签的图像数据库或一个完整的航空地图，如文献[22]所示。在这项工作中，作者将全球地图表示为空中帧中的一系列边缘，然后在粒子过滤器框架中与地面图像中的边缘进行匹配。...此外，对于任何给定的粒子状态，我们可以在自顶向下的空间地图L中查询机器人框架中任何点的期望类。...然后，计算具有姿势d的特定粒子的成本的简单方法是： 为了通过扩大局部最小值来提高收敛性，我们选择了一个价值函数。
_=1 “虽然对物体的灵巧操控是人类的一项基本日常任务，但它仍然是机器人的挑战，”该团队写道，“现代机器人通常设计用于受限设置中的特定任务，并且在很大程度上无法使用复杂的末端效应器，在这项工作中，我们演示了训练控制策略的方法...研究人员使用MuJoCo物理引擎来模拟真实机器人可能在其中运行的物理环境，并使用Unity来渲染图像以训练计算机视觉模型以识别姿势。...在8核GPU上进行优化后，他们进入下一步：训练卷积神经网络，从三个模拟摄像机图像中预测机器人手中物体的位置和方向。 ? 模型训练过程 一旦模型被训练，就进行验证测试。...研究人员使用了Shadow Dexterous Hand，这是一只五指且有24个自由度的机器人手，安装在铝制框架上以操纵物体。...团队选择了一个随机目标，每次AI实现它时，他们选择一个新目标，直到机器人（1）扔掉块，（2）花了一分多钟操纵块，或（3）成功旋转50次。在第二次测试中，块与八角形棱镜交换。 结果？
创建一种画面效果，从远处平缓推进至物体近前，模拟“拉近镜头”的效果。3. 实现机械臂末端的快速旋转与移动，捕捉动感十足的画面。...根据这个距离，设计相应的机械臂运动算法，确保拍摄过程中能够获得最佳画面效果。YOLO视觉算法为了节省时间，我们将不会自行训练机器视觉算法来识别特定物体。...当前的难点主要集中在如何准确调用摄像头进行视频拍摄，以及在拍摄过程中如何通过软件调整来补偿图像的可能拉伸，这需要对机械臂的运动进行精细控制。...这些问题标志着我后续研究的重点方向，需要我继续深入学习AVFoundation框架的使用，特别是其控制摄像头的具体方法，并探索如何将这些控制整合到机械臂的运动调整中，以确保最终拍摄出的视频质量符合预期。...随着人工智能技术的不断进步和普及，AI与机器人的结合无疑将成为未来技术发展的重要趋势。我对机器人技术的未来发展抱有极大的期待，相信未来它们将在更多领域发挥出惊人的能力和创造力。
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