我应该也算是机器人算法工程师了，我所在实验室就叫学习算法与系统实验室(LASA, Learning Algorithm and System Lab,Learning Algorithms and Systems Laboratory (LASA)那些说没有这个职位的就不要闹了， robot software and algorithm engineer是一个很大的市场空缺 简单的说， 最深的体验就是：You have to take someone's shit. (受虐，无处不在)你需要懂的东西很多，需
管家婆软件辉煌版本从13.3开始可以支持sql2016数据库和sql2012数据库，登录配置以及创建账套可以参考下面的说明，如果是主机服务器是部署在本地电脑的，目前还是建议使用下sql2000或者是sql2008r2的数据库。
GRASP不是平时说的GoF(Gang of Four)的23种设计模式。GRASP设计模式描述的是在OO设计中为互相协作的类分配职责的原则或者建议，而GoF的设计模式则是在更高的层次上描述一个OO系统或者其局部系统的行为以及结构上的抽象。GRASP与GoF最大的区别是它描述的是互相协作的多个类间职责分配的原则或者建议。
GRASP：General Responsibility Assignment Software Patterns 通用职责分配软件模式。
GRASP（General Responsibility Assignment Software Patterns）通用职责分配软件模式是一组用于面向对象设计的指导原则，旨在帮助设计者确定系统中各个类的职责和交互方式，以实现松耦合、高内聚的设计。
最近读了一些关于机器人抓取相关内容的文章，觉得甚是不错，针对一些方法和知识点，做下总结。本文综述了基于视觉的机器人抓取技术，总结了机器人抓取过程中的四个关键任务：目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。具体来说，目标定位包括目标检测和分割方法，姿态估计包括基于RGB和RGBD的方法，抓取检测包括传统方法和基于深度学习的方法，运动规划包括分析方法、模拟学习方法和强化学习方法。此外，许多方法共同完成了一些任务，如目标检测结合6D位姿估计、无位姿估计的抓取检测、端到端抓取检测、端到端运动规划等。本文对这些方法进行了详细的综述，此外，还对相关数据集进行了总结，并对每项任务的最新方法进行了比较。提出了机器人抓取面临的挑战，并指出了今后解决这些挑战的方向。
上周，北京低温跌破21世纪最低纪录，达到零下20度。泼水成冰不只是东北的独有景观，北京的小伙伴也体验了一把快乐。
现在的机器人仍然很笨拙，对于人类来说非常简单的触摸和抓握东西，但对机器人来说却几乎是个不可能完成的任务。为此，赫尔辛基大学心理学家兼首席研究员Jukka Häkkinen博士和博士后研究员Jussi Hakala开发了一种可以测量人体触觉的成像方法，希望教会机器人怎么拿东西。
谷歌希望使AI系统至少在对象识别和感知方面，能像儿童那样思考。在论文“Grasp2Vec: Learning Object Representations from Self-Supervised Grasping”和随附的博客文章中，谷歌机器人部门的软件工程师Eric Jang和伯克利大学的博士生Coline Devin描述了一种算法，名为Grasp2Vec，可以通过观察和操纵物体来“学习”物体特征。
本文提出了一种新的深度卷积网络结构，该结构通过引入新的丢失量，利用抓取质量评价来改进抓取回归。除此之外发布了Jacquard+，它是Jacquard数据集的一个扩展，允许在一个可变装饰上放置多个对象的模拟场景中评估抓取检测模型。Jacquard+通过物理模拟创建的，允许在完全可复制的条件下进行测试。实验结果表明，所提出的抓取检测方法无论在Jacquard数据集还是Jacquard+上都明显优于现有的抓取检测方法；
在一个房间内有一只猴子(可把这只猴子看做一个机器人)、一个箱子和一束香蕉。香蕉挂在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。那么这只猴子怎样才能摘到香蕉呢？图2.1.1
原文链接：https://index.ros.org/doc/ros2/Related-Projects/Intel-ROS2-Projects/
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最先进的深度神经网络 (DNN) 剪枝技术在训练开始前一次性应用，借助剪枝分数的单一标准评估稀疏架构。基于单独分数的剪枝权重对于某些架构和修剪率很有效，但对于其他架构和剪枝率也可能失败。作为剪枝分数的通用基线，有研究者引入了广义synaptic score（GSS）的概念。
论文 《Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection》 last revised 28 Aug 2016 (this version, v4))
AI科技评论按：伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集，这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本
一、GRASP模式(通用责任分配软件模式)概述 1.1、理解责任 1）什么是责任 责任是类间的一种合约或义务,也可以理解成一个业务功能,包括行为、数据、对象的创建等 知道责任——表示知道什么 行为责任——表示做什么 责任＝知道责任＋行为责任 2）知道责任与行为责任 知道责任: 了解私有封装数据 了解关联的对象 了解能够派生或计算的事物 行为责任:
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为A，香蕉位置在B，箱子位置为C），如何行动可摘取到香蕉
GRASP，职责分配软件模式，General Responsibility Assignment Software Patterns，】，是面向对象设计和职责分配中的九个基本原则，最早是在克雷·拉蒙1997年的Applying UML and Patterns书中提到。
从很小的时候开始，人类就能够识别最喜欢的物品，并将它们捡起来，尽管从未有人明确教过他们这样做。认知发展研究表明，与周围物体互动的能力在培养物体感知和操纵能力（例如有目的的抓取）的过程中起着至关重要的作用。通过与周围的环境互动，人类能够以自我监督的方式学习：我们知道自己作出的动作，并会从结果中学习。在机器人领域，人们正在积极研究这种自我监督学习，因为这使机器人系统能够在不需要大量训练数据或人工监督的情况下进行学习。
这两天刚好看到这个算法，然后就写一写吧。贪心随机自适应搜索虽然算是一个比较简单的启发式，但是效果也非常不错的。
针对机器人抓取中的检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划等任务，总结了对应的数据集，在这里分享下，数据格式为类别+数量。
抓取是人类和物体最基础的交互方式，机器人和物体之间的关系也是一样。然而，让机器人具有比肩人类的抓取能力并非易事，尤其是杂乱场景下对通用物体的抓取能力，该方向的研究也引起了学术界和工业界的广泛关注。
抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域（RoIs）来检测目标的分类和位置回归。为了训练网络，我们提供了比Cornell Grasp Dataset更大的多对象抓取数据集，该数据集基于Visual Manipulation Relationship Dataset。实验结果表明，我们的算法在1FPPI时达到24.9％的失误率，在抓取我们的数据集时达到68.2％的mAP。机器人实验表明，我们提出的算法可以帮助机器人以84％的成功率掌握多物体场景中的特定目标。
android中的Observer模式，是继承自java的实现，使用Observable类和Observer实现。
https://github.com/andyzeng/visual-pushing-grasping Train robotic agents to learn to plan pushing and grasping actions for manipulation with deep reinforcement learning.http://vpg.cs.princeton.edu/ Visual Pushing and Grasping Toolbox Visual Pushing and Gra
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 “DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training”，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。
【1】 Toward Designing Social Human-Robot Interactions for Deep Space Exploration 标题：面向深空探测的社会性人-机器人交互设计
近年来，机器人领域一直有个老大难问题：如何将感应器和算法结合起来，让无人机实现避障。要知道，小型无人机通常都飞得很快，它没有为感应器或计算机设置有效载荷能力，帮助它避开在飞行过程中可能遇到的，类似树木和电线这样的实时障碍。要是无法避障，我们又怎么能让无人机在30分钟内，将货物送达消费者手中呢？ 在宾夕法尼亚大学的 GRASP Lab 中，由 Yash Mulgaonkar, Luis Guerrero-Bonilla、Anurag Makineni 以及大名鼎鼎的 Vijay Kumar 教授组成的研究
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