布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动， 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
GNSS(全球导航系统）在最开始的时候，为了使其技术可以广泛的应用于生活的各个方面，实验测试是避免不了的一个环节，最开始的时候有两种测试的方式，一种是室外测试，一种是在安全实验室进行测试。随着GNSS相关技术的逐步发展，室外测试因为有着不可控因素所以继续使用的单位逐渐变少，而随着技术的全面发展，最开始的实验室测试条件已经不能满足于现在对精度以及不同情况下测试结果的高精度要求，所以拥有一个对GNSS信号进行模拟可控的设备对测试的结果非常重要，我们今天这篇文章就来讲讲GNSS卫星信号模拟器，希望可以在之后设备挑选应用上帮到大家。
标题：se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Trackingby Calibrating Image Residuals in Synthetic Domains
项目地址：https://github.com/qhFang/AccurateACL.
生成模型，特别是条件扩散模型，使我们能够模拟高度丰富和复杂的分布，甚至是以文本为条件的真实图像分布。这种能力使许多以前不可能实现的应用成为可能，例如以文本为条件生成任意、多样且逼真的图像内容。在这些图像模型取得成功之后，最近的研究表明，其他领域的建模，如视频和三维几何领域，也同样适用于下游应用。
https://generative-dynamics.github.io/static/pdfs/GenerativeImageDynamics.pdf
HTC日本手机团队推出移动VR头显Link 今日，HTC日本手机团队在日本发布了一款基于HTC U11智能手机的分体式移动VR头显——“Link”。该头显配备了6 DoF运动控制器和Outside-I
基于计算机技术和生物交叉融合技术的高速发展，近些年来推出的一系列复杂机器人在特定环境中已经可以实现越来越高效的操作，而其中许多系统的结构组成是受自然界、动物和人类的启发。尽管这些机器人有类似于人类或其他动物的仿生结构，但它们的运动却不如像模仿的动物那样简单自如，这其中往往依靠复杂的编程控制和结构的不断优化，为了让实现真正的像动物那样移动，通常依靠运动控制器的优化，而这可能占据大量的资源和研发工作。
ZN-88CCV网孔型高级维修电工实训装置 一、概述 ZN-88CCV网孔型高级维修电工实训装置主要由实训桌、网孔板、实训元器件（也可自购）组成。学生根据实训线路进行元器件的合理布局，安装、接线全部由学生自行完成，接近工业现场，能完成电工基础电路，电机控制线路，照明配电的模拟操作，PLC可编程综合应用线路，电子技术应用电路的综合实训，通过一系列项目实训培养学生动手能力和实操技能。实训项目可自行确定，根据所选的项目选择相应的元器件。该装置也可作为电工考工的考核设备。
深度学习在其他CV领域可以说已经完全碾压了传统图像算法，例如语义分割、目标检测、实例分割、全景分割。但是在VSLAM领域，似乎还是ORB-SLAM3、VINS-Fusion、DSO、SVO这些传统SLAM算法占据领导地位。那么这背后的原因是什么？基于深度学习的VO目前已经发展到了什么程度？
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
1 如何自学深度学习并少走弯路：https://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html
首先，我们需要知道什么是SLAM（simultaneous localization and mapping， 详见SlamCN），SLAM，即时定位与制图，包含3个关键词：实时、定位、制图，就是实时完成定位和制图的任务，这就是SLAM要解决的基本任务。按照使用的传感器分为激光SLAM（LOAM、V-LOAM、cartographer）与视觉SLAM，其中视觉SLAM又可分为单目SLAM（MonoSLAM、PTAM、DTAM、LSD-SLAM、ORB-SLAM（单目为主）、SVO）、双目SLAM（LIBVISO2、S-PTAM等）、RGBD SLAM（KinectFusion、ElasticFusion、Kintinous、RGBD SLAM2、RTAB SLAM）；视觉SLAM由前端（视觉里程计）、后端（位姿优化）、闭环检测、制图4个部分组成，按照前端方法分为特征点法（稀疏法）、光流法、稀疏直接法、半稠密法、稠密法（详见高翔《视觉slam十四讲》第xx章）；按照后端方法分为基于滤波（详见SLAM中的EKF，UKF，PF原理简介）与基于图优化（详见深入理解图优化与g2o：图优化篇与深入理解图优化与g2o：g2o篇）的方法。
视觉定位是自动驾驶和移动机器人领域的核心技术之一，旨在估计移动平台当前的全局位姿，为环境感知和路径规划等其他环节提供参考和指导。美团无人配送团队长期在该方面进行深入探索，积累了大量创新性工作。不久前，视觉定位组提出的融合3D场景几何信息的视觉定位算法被ICRA2020收录，本文将对该方法进行介绍。ICRA的全称是IEEE机器人与自动化国际会议（International Conference on Robotics and Automation)，是机器人领域一年一度的顶级会议之一。
什么是工业机器人TCP？ 为了描述一个刚体在空间的位姿，需在物体上固连一个坐标系，然后确定该坐标系位姿（原点位置和三个坐标轴姿态），即需要6个DOF来完整描述该刚体的位姿［1］。对于工业机器人，需要在末端法盘安装工具（Tool）来进行作业。为了确定该工具（Tool）的位姿，在Tool上绑定一个工具坐标系TCS （Tool Coordinate System），TCS的原点就是TCP（Tool Center Point，工具中心点）。在机器人轨迹编程时，需要将TCS在其他坐标系的位姿记录到程序中执行。TCP
在本文中随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理
如果不想用Unity的导航系统，很多时候就要解决如何预判前进路径中的障碍物问题，之前也看过一些非常经典的寻路算法例如AStar寻路，虽然也可实现功能，但总感觉有些小题大做。寻路算法大多数都是为了得出最优解，但如果只是用在一个区域内随机运动的远程怪身上的话，根本就不需要用这么复杂的算法。
随着科技快速发展，伺服电动缸系统在许多设备工业中应用广泛。伺服电动缸是将伺服电机与丝杠一体化设计的模块化产品，具有高速响应、定位精确、运行平稳等特点。常见类型有直流伺服电动缸、交流伺服电动缸和步进伺服电动缸等。
安妮 编译自 ArXiv 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 十图九糊。 置身异国街道，感受着陌生环境里熙熙攘攘的街道，你掏出手机想留住这一刻。 好嘞，一、二、三，咔嚓。 由于行人和车辆都在运动，
随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理。这些应用程序将在本文后面进一步详细讨论。本节介绍了量化融资中使用的一些流行的随机过程及其在Python中的实现。
BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
卫星导航信号模拟器在海军工程大学成功使用，卫星导航信号模拟器模拟GPS定位导航授时信号，用于组合导航接收的研发、生成、检定。同时也选配测试评估软件系统，对学术实验里的船舶定位及运动轨迹的面模拟提供了极大的技术后盾。
1.Directed Diffusion: Direct Control of Object Placement through Attention Guidance
对于机械臂系统最简单的控制策略即在机械臂运动速度不大时，可以忽略其离心力、科氏力影响以及各连杆的耦合，进而将机械臂视为解耦的线性系统，对其控制采用基于 个独立关节的控制，对每个关节施加PD控制。其控制率如下：
杀人机器人是无法制止的。 最近，一段可怕的视频在各大平台上疯狂传开：一群神似《黑镜III》中机器杀人蜂的小型机器人，通过人脸定位瞬间杀死了正在上课的一众学生，场面血腥： 这段视频是在日内瓦举办的联合国特定常规武器公约会议上发布的，在会议上，演讲者向大家演示了这款恐怖的小型机器人：只有手掌心大小的机器人携带了3克炸药，并且对目标对象一击即中，直接、精准穿透人脑的关键部位： 其中，演讲者手持的这款名为Stinger的机器人是杀人机器人的一种，而杀人机器人存在于各国现在的军备武器中。 神秘的杀人机器人军备竞赛已经
在学生时代，Jussi Lindgren和Jukka Liukkonen就发现他们的量子力学讲座中的一个要素并不令人满意。Jussi Lindgren说：“当我们学习物理时，有一些基本要素被告知是正确的，而且我们不得不接受“它们是正确的”却不知道背后的原因，我并不真正喜欢这样。”
如今科技发展日新月异，随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展，视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。
前言：在计算机出现之前，我们对数学模型的研究只能通过数学推导和实验研究两种方法。在此之后，我们可以通过在计算机上对实际问题的模拟、仿真求解模型。计算机仿真在数学建模中具有很重要的作用，而蒙特卡洛法则是计算机仿真中的一个重要方法。
随着自动化技术的发展，特别是运动控制技术及闭环高速位置控制系统的发展，传统的机械解决方案逐渐被电气解决方案所代替，例如在生产机械中工艺上需要多组部件协同作业才能完成的多轴同步应用领域（如包装、灌装、印刷、飞锯、轮切等连续物料加工应用领域），原来复杂的机械传动系统（轴传动、链条传动、凸轮机构等刚性的机械连接）逐渐被运动控制器加伺服电机等电气同步解决方案所替代。
有些决定是瞬间做出的，有些则需要反复权衡。有时候反复权衡虽然能一定程度保障决定的全面性，但未必很高效。
文章：Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras
当前随着车辆交通工具地不断普及，电力驱动技术被广泛应用到车辆传动领域；而作为电驱动技术的核心部件，为了满足车辆传动的严格要求，除了应具有效率高、调速宽、结构紧凑等特点外，还应具足够竞争力的输出功率，以满足车辆的巨大动力需求。所以，车载驱动电机往往需要很高的电磁负荷设计，在运行过程中由于电磁产热、摩擦等产生大量的热，使电机中内部温度急剧升高，各零部件存在过温被烧毁或失效的风险，而驱动电机的运行环境温度较高、通风散热效果差、冷却介质温度高有大大增加了过温风险。因此，对电机进行精准的热特性分析和计算，设计合理有效的电机散热系统是十分必要的，其对于高功率密度电机性能的提升起着至关重要的作用。一般使用等效热阻来计算电机温升，但计算结果过于简单，无法输出精确的温度三维分布，满足实际电机设计需要，故本文以某水冷电机为计算对象，使用Ansys软件建立完善的电机热性能分析流程，为高功率电机热设计提供高精度的温升信息参考。
在信号处理系统中，我们经常会听到噪声温度这个概念，而且噪声温度的量纲也是K(凯氏温度)， 那噪声温度是什么意思呢？为什么会用温度来衡量噪声的大小？
欢迎来到本篇技术博客！今天，我们将一起学习如何使用HTML5 Canvas和JavaScript创造一个炫酷的网页效果。我们将绘制彩色粒子并让它们在画布上随机运动，形成华丽的粒子动画。让我们开始吧！
本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉SLAM是如何进行定位的（在某些表述上可能并不严谨），希望对视觉SLAM有兴趣的伙伴能在刚接触SLAM时有个基本的了解，本文同时介绍了视觉SLAM的经典框架和应用场景。想要深入学习的伙伴，还请参考更专业更系统的书籍和文献。
近期，由于各种原因，我已经有一段时间没有更新我的文章发表了。在这段时间，咨询六自由度平台相关问题比较多，关于六自由度平台的介绍以及控制原理方面，大家可以关注之前在剑指工控发表的文章（剑指工控公众号搜索：运控那些事）。今天主要和大家聊一聊六自由度平台目前主要应用行业。
好久没有更新SLAM系列的文章了，前面我们讲到了激光SLAM技术。基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneous localization and mapping， SLAM）以其准确测量障碍点的角度与距离、 无须预先布置场景、可融合多传感器、 在光线较差环境工作、 能够生成便于导航的环境地图等优势，成为目前定位方案中不可或缺的新技术。
经典的视觉SLAM框架是过去十几年的研究成果。这个框架本身及其所包含的算法已经基本定型，并且已经在许多视觉程序库和机器人程序库中提供。依靠这些算法，我们能够构建一个视觉SLAM系统，使之在正常的工作环境里实时定位与建图。因此，我们说，如果把工作环境限定在静态、刚体，光照变化不明显、没有人为干扰的场景，那么，这个SLAM系统是相当成熟的了。
本文给出基于matlab机器人工具箱和Simmechanics的机器人运动控制仿真系统。该仿真系统可以根据机器人的DH参数，建立机器人的模型，并且利用机器人工具箱计算雅可比矩阵，利用Simulink搭建机器人的运动控制仿真系统。
由于工业机器人在速度、强度、精度及灵活性方面拥有诸多优势，因此被越来越多地用于各类应用中。随着机器人变得越来越轻并且在较高的负载下工作，传统的机器人设计方法会丧失其效用，这使得动态因素在机器人性能方面
最初，这个计划是“在硅谷晚高峰乘无人车买汉堡”，但因为美国疫情形势的急转直下，最后难度大大增加。
项目及数据集地址：https://82magnolia.github.io/event_localization/
2015年7月31日，国际奥委会主席巴赫先生向世界宣布中国获得2022年冬奥会举办权。
文章：GVINS: Tightly Coupled GNSS-Visual-Inertial Fusion for Smooth and Consistent State Estimation
今天给大侠带来基于FPGA的单目内窥镜定位系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
车铣复合加工的应用主要从车铣复合加工思路、车铣在线测量加工和车铣实时随动加工三个方面展开论述。
深度增强学习 DRL 在仿真机器人已经取得了很大的成功，同时，也在真实的机器人抓取（Robotic Manipulation）问题上有了很大的进展。然而依然会有很多搞机器人的朋友会质疑深度增强学习（Deep Reinforcement Learning）在真实机器人上的可行性，比如说能在大狗机器人上面通过 DRL 来实现吗？老实说我也觉得困难重重，最主要的问题就是所谓的 reality gap：真实机器人和仿真机器人存在很多的差别，在仿真中能够 work，大概率不能在真实环境中 work。
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