大数据文摘转载自机器人大讲堂 你知道什么是连续型机器人吗？这类机器人可以称得上是机器人中的“眼镜蛇”，以其强悍的灵活性和柔顺性著称。它们在医疗介入手术、狭小空间检测、工业及生活辅助等非结构化环境中具有十分广泛的应用场景。 例如用于微创手术的达芬奇Vinci SP介入手术机器人、美国Tesla公司的蛇形充电机器人以及德国Festo公司的柔性机械臂等。 那么问题来了，同是机器人，为什么它们这么灵活？原因在于连续型机器人通过颠覆传统刚性机械臂的结构设计，使得自身具备大量冗余“自由度”，进而实现灵活运动和柔顺变
标题：From SLAM to Situational Awareness: Challenges and Survey
湿滑地面的陡峭路段、高台阶、碎石和树根盘错的森林小径，在苏黎世湖南端 1098 米高的埃策尔山（Mount Etzel）的道路上，布满了许多障碍物。
1. 环境感知是机器人技术体系实现的基础和前提条件，传感器是机器人感知环境及自身状态的窗口
news.accelerationrobotics.com/hardware-accelerating-ros-2-nodes
其实感知机虽然原理简单，但是不得不说他的意义重大，为什们呢？ 他是SVM的前身，后面的SVM是由此进化来的，其实两个结合起来学习会更好的，但是内容太多，SVM三境界，我可能还是停留在“昨夜西风调碧树，独上高楼，望尽天涯路”， 期待突破后面的两重天：“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔碎”， “众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处”。说起三境界不得不提佛家三境界：看山是山，看水是水；看山不是山，看水不是水；看山还是山，看水还是水。两者相通互补吧，才疏学浅不敢瞎说，理解还是有点困难的，突然感觉很多事情都是相通的，分久必合，合久必分？乱了乱了，我整天就知道瞎说，别介意。另外最近开始想这么一个问题：什么样的数据不适合用卷积？ 什么样的数据不适合用池化？ 什么样的数据只适合用全连接的结构？ 稍微有点眉目；感觉真的没有通用的网络！！！真是悲哀，以前提通用AI差点被骂死，出来DL后没人再提，只是说针对特定领域特定问题的AI；
其实很多东西还是要靠自己，靠自己去完成最大的一点就是远离舒适区，试想一下自己每时每刻都要为下一顿能不能吃上饭而奋斗，是一种什么样的体验，估计你连想都不敢想；最近又听到说下岗的问题，有一个人说他除了收钱什么都不会，有时候也要多培养点自己的能力，做好一项，其他的也了解（当然也不了太多），多给自己备好能力，远离舒适区，但无论在哪里都有这么一批人，那你考虑过没有公司万一不景气，第一个下岗的会是谁？下岗了又可以迅速跨到别的领域的又是谁？我做不到这一点，但我在加油，要永远记住：公司不养闲人！比你优秀的人比你还努力，你还好意思说你不会？不会可以学啊，不学永远不会，哈哈，言辞过激了吗，也不知道咋地，最近着魔了吧！！！
2016年，人类终于迎来了人工智能史上一个重要奇点时刻的到来——AlphaGo以4∶1的成绩战胜世界围棋冠军李世石。被业界公认为下一代技术革命引爆点的人工智能，在迅速向市场化、产业化的发展方向上，为世界带来了巨大的想象空间。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 注意看，这个机器人灵巧手，主打的就是能和人手灵活程度媲美的操作能力。 可适应不同场景，灵活规划动作，还能自主完成操作。 它的名字叫TRX-Hand，是腾讯Robotics X实验室公布的最新机器人研究进展，同时亮相的还有自研机器人机械臂TRX-Arm——这是Robotics X实验室首次展示在灵巧操作领域的成果。 与灵巧手不同，机械臂TRX-Arm主要针对人居环境研发，拥有七自由度和拟人的特性，具有灵巧、爆发力强、触控一体以及柔顺安全等特点。 8个可独
机器人研究人员面临的一个关键挑战是，开发能够在涉及不同程度不确定性的情况下与人类及其周围环境相互作用的系统。
智能机器人在服务国家重大需求，引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用，被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”。随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署。而智能机器人作为智能制造的重要载体，在深入实施制造强国战略，推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥重要作用。
编译 | 王琪瑞 校对 | 青暮 波士顿动力一周前发布了一个长达90秒的视频。在视频中，Atlas完美地跑完了复杂的障碍赛。 于是有很多网友好奇是什么黑科技让机器人可以如此智慧。 机器人该怎么样才能像运动员一样奔跑、翻转、跳跃？创造这些高能演示的是一个有趣的挑战，但波士顿的技术目标不仅仅是创造一场华丽的表演。在Atlas项目中，他们以跑酷为实验主题，通过动态运动，感知和控制之间的联系，来研究相关的问题。这些问题的解决有助于机器人更加顺畅地运行。 1 机器人对跑酷的感知 机器人感知算法会被用到相机和激光雷达
根据IFR发布的2016年世界服务机器人统计报告，全球专业服务机器人2015年总销量为4.11万台，与2014年的3.29万台相比上升了25%，总销售额为46亿美元，同比上升14%。而在个人/家庭服务机器人领域，2015年约售出540万台，同比增长16%，销售额为22亿，较2014年增长4%。 在数据呈现之外，对于服务机器人，国家和相关团体也给予了重视。比如中国机器人产业联盟，就在不久前，其宣布将陆续发布3项联盟标准和17项机器人产业联盟标准。 从这种种迹象来看，在可预见的未来，服务机器人的前景是极其可观的
在刚刚结束的机器人世界杯中型组决赛中，北京信息科技大学（以下简称“北信科”）水之队以4:1的成绩战胜了荷兰埃茵霍温理工大学代表队，再次赢得冠军！这是继2013年在荷兰埃茵霍温举行的第17届机器人世界杯后的再一次夺冠。今年采用了英特尔RealSense技术的水之队更加如虎添翼，机器人传感器较往年性能提高了50%-80%。 机器人世界杯是当前国际上级别最高、规模最大、影响力最广泛的机器人赛事。透过这项赛事，你可以看到平时只能在科幻电影中看到的智能机器人，你甚至可以接触到人类与机器人的未来发展概况。这个赛事为
来源：新机器视觉本文约8500字，建议阅读10+分钟本文从智能机器人的感知与控制等关键技术的视角出发，重点阐述了共性关键技术的国内外发展现状。 作者：王耀南，江一鸣，姜娇，张辉，谭浩然，彭伟星，吴昊天，曾凯来源：自动化学报智能机器人在服务国家重大需求，引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用，被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”。随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署。而智能机器人作为智能制造的重要载体，在深入实施制造强国战略，推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
在机器学习应用于陆军战术决策的过程中，数据收集与预处理、模型构建与训练以及实时决策支持等步骤都需要相应的代码实现。下面我将分别针对这三个步骤提供简化的代码示例。
触摸（Touch）是人类在进行协调交互时的主要方式之一。通过触摸感知到的触觉（Sense of Touch）可以帮助人类评估物体的属性，如大小、形状、质地、温度等。此外，还可以利用触觉来检测物体的滑脱，进而发展人类对身体的认识。触觉将压力、振动、疼痛、温度等多种感觉信息传递给中枢神经系统，帮助人类感知周围环境，避免潜在的伤害。研究表明，与视觉和听觉相比，人类的触觉在处理物体的物质特征和细节形状方面更胜一筹。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
除了上面那些，过单边桥、上马路牙子、磕磕绊绊的草地石板和碎石路，也都是小菜一碟（共计8种地形）。
NVIDIA 宣布了其最新举措，旨在为 ROS 开发者社区提供一套感知技术。这些举措将为寻求将尖端计算机视觉和 AI/ML 功能融入其基于 ROS 的机器人应用程序的开发人员缩短开发时间并提高性能。
人类保持平衡需要身体多个部位进行配合，其复杂性和精密性无法直接复制到机器人身上。因此，机器人需要采用加速计测量重力加速度，获取自身横向和纵向倾斜的角度，从而保持地平线的水平。无论地形多么崎岖，都可以根
本文来自于《The Limits and Potentials of Deep Learning for Robotics》，该论文是从2016年的机器人技术大会（RSS）上的特邀演讲者和 "The Limits and Potentials of Deep Learning for Robotics "研讨会的组织者提供的想法和观点中整理的。
机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法，感知算法一般是环境感知、路径规划，而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据，通常指以机器人的视觉所见的图像识别等，当然还有定位机器人的方位——slam，对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人（slam算法控制的），扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的，当遇到阻挡物时调整运动方位即可，扫地部件一致处于工作状态，当然这也是最原始最简单的。
逻辑回归可以这样理解： 和感知机比较着来看或许更好，将感知机的表达式中的sign函数换成sigmoid就是逻辑回归的表达式，但是这一换不要紧，导致后边参数更新的方式完全不同，因为逻辑回顾的损失函数是参数连续可导的，还记得我们说过感知机的损失函数是参数连续不可导的吗？ ：MachineLN之感知机
【新智元导读】中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁在《人民日报》发表文章，指出目前人工智能发展三大挑战：无监督学习，让机器像人一样感知和理解世界，以及让机器拥有自我意识、情感和反思的能力。郑南宁表示，发展人工智能不是为了把机器变成人，也不是把人变成机器，而是扩展人类智能，解决人类社会发展面临的重大问题。 （文／郑南宁）不久前，围棋软件“阿尔法围棋”战胜围棋世界冠军李世石，让人们惊叹人工智能发展取得的成就。这是否意味着机器即将获得类人智能呢？现在得出这样的结论还为时过早，但确实需要思
在5月的ITF世界半导体大会上，英伟达创世人兼CEO黄仁勋说，人工智能的下一波浪潮将是具身智能。
今天开始更新机器学习系列，近日主要研究机器学习基石以及西瓜书等方面的学习，本文将更新机器学习基石的相关笔记。
一般来说，大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近，由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长，用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器，则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
近日，清华大学校友、MIT 在读的中国博士生杨珩与团队合作开发了第一套针对自动驾驶汽车的“可认证的感知”算法，有助于提高下一代自动驾驶汽车的行驶安全。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 波士顿动力机器人get跑酷技能，着实震撼了一波网友。 然而，它的跑酷技能究竟是不是真的？ 这套行云流水的动作，背后到底有没有“预设程序”？ 机器人是根据环境实时做出动作判断，还是每一步都经过精确测量…… 现在，波士顿动力亲自公布了机器人Atlas跑酷背后的原理。 让我们从机器人的视角，来看看它眼中的跑酷世界是什么样的。 机器人眼中的跑酷世界 在机器人Atlas的大脑中，有一个模糊的地图“轮廓”。 同时，Atlas还会拿到一些目标信息，例如在行动中
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 自从本公众号创建以来就一直深究于统计学习、深度学习等相关机器学习算法原理方面的解读，累计推文四百余篇。开设了机器学习的各个系列，唯独一直没有开设各个算法的代码分享系列，虽然中间会穿插着分享一些部分代码，但是不够全面，不够系统。18年，正式踏入工作，但同时作为《机器学习算法与python学习》的运营，总想着要继续为这7万多小伙伴做些什么。今天，在整理C4.5的时候突然想到可以开设一个代码
导读：上一期了解了2018世界移动通信大会的相关介绍，今天我们来了解一下关于有感知力的AI的相关内容（文末更多往期译文推荐） 没有什么科幻小说比人工智能背叛人类的情节更能吸引观众。也许这是因为人工智能让我们开始真正面对人类这个概念。 但是从HAL 9000到Skynet到西部世界起义中的机器人，对具备感知力的人工智能的担忧感觉非常真实。即使埃隆·马斯克也担心人工智能的能力。 这些担心有没有根据呢？ 也许有，也许没有。 也许具备感知力的人工智能不会伤害人类，因为它比算法更能理解我们。虽然人工智能不断取得惊人
通过对抗攻击修改3D物体的外表纹理属性，就可以使得智能机器人在动态场景中，执行任何攻击者预先设计好的错误行为或错误地回答问题。
信容=信息量/数据量 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 在如今数据驱动的人工智能研究中，单一模态数据所提供的信息已经不能满足提升机器认知能力的需求。与人类利用视觉、听觉、嗅觉、触觉等多种感官信息来感知世界类似，机器也需要模拟人类联觉来提升认知水平。 同时，随着多模态时空数据的爆发和计算能力的提升，研究者已经提出了大量方法以应对日益增长的多样化需求。但当前的多模态认知计算仍局限于人类表观能力的模仿，缺乏认知层面的理论依据。面对更加复杂的智能任务，认知科学与计算科学的交叉已成必然。 近日，西北工业大学的李学龙教
2015年12月，美国国家科学基金会（NSF）宣布将投资3至5千万美元用于研发协作式机器人，相关经费将用于支持25至70个科研项目。NSF将从14个重点方向开展相关研发，包括： 自治系统方面：涉及到在非结构化环境中部署单个或多个代理(agent)来增强智能感知和智能决策方面的原理、计算方法和架构等； 社会、行为和经济方面：从这三个方面探索协作式机器人对人类各领域活动的深远影响；包括人口统计学群体和一般意义上的社会群体对协作式机器人可能的理解，推广和使用模式，各行业使用协作式机器人的积极面、潜在问题和伦理诉求
【新智元导读】 日前，Facebook AI 实验室负责人、纽约大学教授 Yann LeCun 受邀来到 CMU 进行分享，讲述深度学习领域最近技术进展，并回答听众提问。LeCun 表示，未来几年的挑战是让机器学会从原始的、没有标签的数据中学习，比如从视频或文本中学习，也就是无监督学习。如今的 AI 系统并不具有所谓的“常识”，有些人认为，无监督学习将是机器具有常识的关键。 LeCun认为，对抗式生成网络是近20年来最酷的创造，他个人非常看好。 LeCun 从深度学习的基础讲起，评析了实现无监督学习的几种
前几天，由图灵奖得主Benjio参与的一个研究项目刊登上了Nature，给出了一个初步的答案：现在没有，但是未来可能有。
至今为止，我们仍然没有完全了解人类的大脑是如何运作的。由目前我们的认知来看，大脑本身并非一开始就有惊人的记忆力、计算力、识别力，一般认为，大脑是由数量庞大，可能超过300亿个神经元，以各种各样的方式连接，通过信号的传递与处理，进而形成记忆力、计算力、识别力。
加拿大作家玛格丽特•阿特伍德曾在小说《盲刺客》中写道：「触觉先于视觉，先于语言。它是第一语言，也是最后的语言，它不会骗人。」
可以说智力始于大约5.5亿年前的寒武纪，当时有了第一只可以移动的多细胞生物。移动给它带来了优势，因为它可以在不同的地方找到食物。但如果你想在不同的地方移动和寻找食物，你需要感知，你需要知道去哪里，这意味着你需要有某种视觉系统或感知系统。就像Gibson所说的：“We see in order to move and we move in order to see.”
物联网，作为连接物理世界和数字世界的桥梁，正深刻地改变着我们的生活和工作方式。其核心理念是通过传感器、设备和互联网的无缝连接，实现对物理世界的实时感知和远程控制。而机器学习，作为人工智能的一个分支，通过让计算机系统从数据中学习模式，赋予了物联网智能化的能力。
10 月 26 日，在 2023 CCF CTO Summit 上，腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及腾讯 Robotics X 实验室主任张正友博士发表了报告《迈向具身智能以及对大模型和 AGI 的一些思考》。
无人驾驶软件系统通常被划分为三层：感知，规划和控制。从某种程度上而言，无人车在这种分层体系下就可以看作是一个“载人机器人”，其中，感知具体包括环境感知和定位，近年来深度学习的突破，使得基于图像和深度学习的感知技术在环境感知中发挥了越来越重要的作用，借助人工智能，我们已经不再局限于感知障碍物，而逐渐变成理解障碍物是什么，理解场景，甚至预测目标障碍物的行为。
深度学习方法易受欺骗、易受攻击已经是研究者们达成的共识，追其根本原因，张钹归结为：大家只是在灯亮的方向对模型修修补补，没有向人类深入学习。
摘要：智能机器人面对复杂环境的操作能力一直是机器人应用领域研究的前沿问题，指称表达是人类对指定对象定位通用的表述方式，因此这种方式常被利用到机器人的交互当中，但是单一视觉模态并不足以满足现实世界中的所有任务。因此本文构建了一种基于视觉和听觉融合的机器人感知操作系统，该系统利用深度学习算法的模型实现了机器人的视觉感知和听觉感知，捕获自然语言操作指令和场景信息用于机器人的视觉定位，并为此收集了12类的声音信号数据用于音频识别。实验结果表明：该系统集成在UR机器人上有良好的视觉定位和音频预测能力，并最终实现了基于指令的视听操作任务，且验证了视听数据优于单一模态数据的表达能力。
机器人是一种拥有无尽可能性的技术，尤其是当搭配了智能技术时。近段时间创造了许多变革性应用的大模型有望成为机器人的智慧大脑，帮助机器人感知和理解这个世界并制定决策和进行规划。
image.png 演讲摘要 徐扬生：与机器人共建未来社会 首先跟大家讲一下什么叫机器人。很多人说他是一个人造的仿生体，那机器狗是不是机器人呢？一百年前人类有一个梦想是有人帮忙洗衣服，现在有了洗衣机，洗衣机是不是机器人呢？ 首先看看机器人的三个要素是什么。一是感知的能力，比如我看到这个是红色的、那个是绿色的，这是感知。第二个是认知能力，可以判断可以决策的能力。第三个是行动能力。拥有这三个能力的元素叫机器人，所以大家可以想象机器狗实际上是机器人，但洗衣机不是机器人。 image.png
雷锋网 AI 科技评论按：2018 年 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网 (公众号：雷锋网)、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
来源：HorizonRobotics 本期由智能驾驶团队吴佳田、颜沁睿、杨德刚给大家分享他们在研发中对视觉SLAM直接法的应用实践，相关代码及说明文档已在Github上发布，地址为：https://
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
