机器人

P1126 机器人搬重物 题目描述 机器人移动学会（RMI）现在正尝试用机器人搬运物品。机器人的形状是一个直径1.6米的球。在试验阶段，机器人被用于在一个储藏室中搬运货物。储藏室是一个N*M的网格，有些格子为不可移动的障碍。机器人的中心总是在格点上，当然，机器人必须在最短的时间内把物品搬运到指定的地方。机器人接受的指令有：向前移动1步（Creep）；向前移动2步（Walk）；向前移动3步（Run）；向左转（Left）；向右转（Right）。每个指令所需要的时间为1秒。请你计算一下机器人完成任务所需的最少时间。 输入输出格式 输入格式： 输入的第一行为两个正整数N,M（N,M<=50），下面N行是储藏室的构造，0表示无障碍，1表示有障碍，数字之间用一个空格隔开。接着一行有四个整数和一个大写字母，分别为起始点和目标点左上角网格的行与列，起始时的面对方向（东E，南S，西W，北N），数与数，数与字母之间均用一个空格隔开。终点的面向方向是任意的。 输出格式： 一个整数，表示机器人完成任务所需的最少时间。如果无法到达，输出-1。 输入输出样例 输入样例#1： 9 10 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

早在1940年，科幻作家阿西莫夫就已提出“机器人三原则”，目的是为了更好地保护人类。 而如今，为了更好地协助人类，软件机器人也存在着“三大铁律”。 铁律一 软件机器人只能是人的帮手 软件机器人的出现，曾一度引发“机器人是否取代人类”这一热议。虽然以前由人工执行的许多业务流程，如今都可通过软件机器人实现自动化。但“软件机器人将取代人类”始终只是噱头而已。 无论从软件机器人的产生初衷，还是从其之后的部署来看，软件机器人从来没有为了取代谁而出现。软件机器人肯定会缩减企业组织的人力时间成本，但其也仅仅是在扮演“人的帮手”这一角色。因此，这些技术并非完全独立于人类，也无法替代人类更高层次的能力（比如思维、创意、决策）。 软件机器人是让员工提高效率和生产力，并将员工从那些重复、繁琐、附加值低的工作中释放出来，使其能够专注于更高层次的思维、创意、决策活动，创造更多的商业价值并促进与客户更深入的互动。 软件机器人的部署，通常会重新定义员工角色。员工重心将会转移到思维、创意、决策的任务中，而繁琐的电脑操作则不再需要人去操心。 软件机器人未来的一大发展方向，即“人机共存，谋求共生”。伴随劳动力结构的改变和新工作的大量出现，软件机器人将与人类并肩工作，实现生产力的增长。 铁律二 软件机器人需要向人学习 软件机器人虽然有着众多优点，不知疲倦、零出错率、速度更快、效率更高。但要想让软件机器人发挥出这些实力

近年来，中国网络零售市场规模持续扩大。数据显示，2019年前三季度，全国网上零售额73237亿元，同比增长16.8%。其中，实物商品网上零售额57777亿元，增长20.5%，占社会消费品零售总额比重的19.5%。 然而，在规模增长的同时，中国网购交易增速却在逐渐放缓。据艾瑞咨询调查显示，以天猫、京东、唯品会等为代表的传统主流电商平台用户增速已持续放缓至20%甚至更低。 另一方面，电商商家数量持续增加。目前，主流电商平台活跃商户数量已经超过1200万，商家间竞争已趋于白热化。 对于电商而言，每年的“双十一（双十二）”都是一个巨大挑战。作为释放消费潜力的年度狂欢，对电商来说是一个机遇，更是一个挑战。 面对愈发激烈的竞争，以及不断攀升的获客成本，找对工具，或许可以成为商家决胜电商大战、获取成功的关键。 如今，借助小帮软件机器人，可实现电商业务流程自动化。她可代替商家处理日常业务中繁琐重复的批量化操作，实现批量上新、快速处理订单，助力商家在电商大战中脱颖而出。 小帮软件机器人应用于电商场景 从拼多多后台里，自动批量采集商品列表中的商品信息，例如：商铺名称，商品名称，价格，评价信息等。 从拼多多后台里，自动批量采集订单列表中的订单信息，例如：买家信息，买家联系方式，物流信息等。 来源： 51CTO 作者： xiaobangtongxue 链接： https://blog.51cto.com

1、SLAM简介 location:(L):在给定地图的情况下，估计机器人的位姿 Mapping(M):在给定机器人位姿的情况下，估计环境地图 S LAM： 同时 估计机器人的位姿和环境地图 SLAM解决的问题：（1）机器人在环境中的位姿（2）导航过程中需要的环境地图 1.1 SLAM 分类 静态环境：尺度地图：滤波器、图优化 拓扑地图：大环境 混合地图 SLAM框架 ： 前端：地图构建。后端：优化 误差 ~ 0 图优化：Graph-based SLAM Node：机器人的位姿 Edge：节点之间的空间约束关系 Graph：表示SLAM的过程 滤波器：Filter-based SLAM 状态预测(State Prediction)（里程计） 测量预测(Measurement Prediction) 进行测量(Measurement) 数据关联(Data Association) 状态更新 & 地图更新(State & Map Update) 2、2D-激光SLAM 室内：二维激光雷达 室外：三维激光雷达 传感器：惯性测量单元(IMU) -- 测角度 轮式里程计(Wheel Odometry) --测距离 激光雷达(Lidar) 地图类型 ：覆盖栅格地图(Occupany Grid Map) 点云地图 帧间匹配算法 ICP(Iterative Closest Point) NDT

对于初学者而言，对相机的标定经常模糊不清。不知道机器坐标与相机坐标如何转换，两个坐标系又是如何建立？ 我们通常是利用张氏标定法，针对于相机的畸变进行标定，利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。这个方法网上用的人很多，资料也较为全面。这里就不做说明了。本文主要是针对机械手的手眼标定，一般而言目前相机的畸变较小，精度也较为准确，使用该方法进行标定也能得到较好的效果。 首先，对于九点标定而言。我们使用到的是OpenCv中的 estimateRigidTransform 函数。 函数定义如下： Mat estimateRigidTransform(InputArraysrc,InputArraydst,boolfullAffine) 前两个参数，可以是 ：src=srcImage (变换之前的图片Mat) dst=transImage（变换之后的图片Mat） 也可以： src=array（变换之前的关键点Array） dst=array（变换之后的关键点Array） 第三个参数： 1（全仿射变换,包括：rotation, translation, scaling,shearing,reflection） 其主要原理为：如果我们有一个点变换之前是[x,y,1],变换后是[x’,y’,1] 则fullAffine表示如下: TX=Y 展开后表示 如果我们想求这【a-f】

RPA（机器人流程自动化）正受到越来越多的关注。如今，全球大量企业正快速而广泛地将其应用于，大量重复、劳动密集型以及事务性业务流程上。据 HfS 的预测，截至 2021 年，RPA（机器人流程自动化）软件和服务的全球市场预计将以 36％的复合年增长率增长。 RPA 支持的最常见流程包括 IT、财务、采购和人力资源职能部门中的后台行政管理工作流程，以及特定于银行、保险和抵押贷款行业的运营流程。为什么那么多企业要实施RPA？以下这 15 大理由，或许会解开这个迷惑： 理由 1：节省人力成本 和人工成本相比，RPA 维护成本依赖于运行环境，成本通常比人工便宜约 50％，大幅降低了人力成本。对于人力密集的传统公司而言，RPA 节省的劳动力是巨大的。 理由 2：提高工作量 RPA 软件机器人 1 分钟的工作量，相当于一个人约 15 分钟的工作。此外，RPA 机器人还能够 7×24 小时不间断工作，为企业提供全天候的重要处理能力。 理由 3：高投资回报率 根据 McKinsey Digital 的 Leslie Willcocks 的说法，仅在第一年，RPA 的投资回报率就在 30％到 200％之间变化。 理由 4：减少人为错误 研究发现，员工平均每 100 个步骤中就会有 10 个错误产生。RPA 机器人可以帮助员工确保每次操作或交易都是正确的，出错率为 0。 理由 5：易于使用 大多数企业

曾几何时，我们认识的机器人还只是影片《终结者》阿诺德·施瓦辛格扮演的类人渗透型机器，而如今一个“机器人流程自动化”的时代正悄悄来临！ Gartner 最新发布的《机器人流程自动化软件市场指南》指出，“在过去的 12 个月中，RPA 供应商的全球收益激增。”投资者对 RPA 所带来的快速投资回报持乐观态度，财务、税务、银行、保险、招聘及人力资源等行业都相当看好 RPA 的发展前景。 借助软件机器人，机器人流程自动化解决方案能够全天候不间断地确保大量耗时业务流程的自动化、管理及执行。 财务机器人到底能做什么？ 1、替代财务流程中的手工操作（特别是高重复的）； 2、管理和监控各自动化财务流程； 3、录入信息、合并数据、汇总统计； 4、根据既定的业务逻辑进行判断； 5、识别财务流程中的优化点； 6、部分合规和审计工作将有可能实现“全查”而非“抽查”； 7、机器人精准度高于人工，7*24 小时不间断工作； 8、机器人完成任务的每个步骤可被监控和记录，从而可作为审计证据以满足 9、机器人流程自动化技术的投资回收期短，可在现有系统基础上进行低成本集成。 在全球人工智能时代来临之际，财务领域引入机器人来替代高频、重复、长时间且低附加值的人工操作，帮助提升共享中心工作效率与质量。** 某大型银行 RPA 正式投入运营后，4 个业务过程在效率和准确性上有重大提升： 1、银行对账 财务机器人每日自动完成

来源于文档的主要内容： ORCA主页 文档来源 本文要解决的问题： n(n>0)n(n>0)n(n>0)个个体导航向目标点移动过程中，对于其它个体或者障碍物进行动态避让，并寻找最佳路径向目标点移动。 和A星寻路算法有什么异同？ 相对而言， ORCA是局部导航，导航目标是在个体自己的周围，让个体自身避开与自己接近的其它个体目标和障碍，ORCA只能感知到靠近自身周围的情况，没有全局环境的信息，所以它只管导航时不与自己周围其它个体目标和障碍避免碰撞，或者说重叠在一起，却不能为自身起点和目标点之间找到最短路径，这刚好是A*星寻路解决的问题。 A星寻路算法刚好和ORCA形成互补： A星是全局寻路算法，会根据配置最大可能的保证找到导航个体自身起点到目标点的最短路径，算法的全局信息中有着整个环境的障碍信息。但A星没有感知所有导航个体的具体状态和周围的“交通状况”信息，所以A星算法不处理可能会碰撞问题，因此多个导航个体之间可能会重叠在一起。这刚好是ORCA解决的问题。 所以可以把它们结合起来，形成互补，Unity有个插件A星 Pathfinding Project Pro就是将两者结合起来了，形成动态避让的全局导航。 我们在本文中讨论的问题正式定义如下： 在一个共享的空间环境下有n(n>0)n(n>0)n(n>0)个机器人，为了简单起见，我们假设机器人都是圆形，空间环境则为2D空间。

解 : 3030 年，Macsy正在火星部署一批机器人。 第 1 秒，他把机器人 1 号运到了火星，机器人 1 号可以制造其他的机器人。 第 2 秒，机器人 1 号造出了第一个机器人——机器人 2 号。 第 3 秒，机器人 1 号造出了另一个机器人——机器人 3 号。 之后每一秒，机器人 1 号都可以造出一个新的机器人。 第 m 秒 造 出的机器人 编号为 m。我们可以称它为机器人 m号，或者 m 号机器人。 机器人造出来后，马上开始工作。m 号机器人，每 m 秒会休息一次。比如 3 号机器人，会在第 6，9，12，……秒休息，而其它时间都在工作。 机器人休息时，它的记忆将会被移植到当时出生的机器人的脑中。比如 6 号 机器人出生时，2，3 号机器人正在休息，因此，6 号机器人会收到第 2，3 号机 器人的记忆副本。我们称第 2，3 号机器人是 6 号机器人的老师。 如果两个机器人没有师徒关系，且没有共同的老师，则称这两个机器人的知 识是互相独立的。 注意： 1 号机器人与其他所有机器人的知识独立（因为只有 1 号才会造机器人 ），它也不是任何机器人的老师。 一个机器人的 独立数 ，是指所有编号比它小且与它知识互相独立的机器人的 个数。比如 1 号机器人的 独立数 为 0，2 号机器人的 独立数 为 1（1 号机器人与它 知识互相独立），6 号机器人的 独立数 为 2（1，5

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 我们都看过了类似的电影：机器人在这个世界上占据了统治地位。而且，尽管这些类型的电影让我们生活了一个半小时的替代现实，但总有一种不安的想法告诉我们，这实际上可能会在不远的将来发生。 不过，机器人及其驱动的人工智能（AI）并不是一个新概念。 实际上，“人工智能之父”艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年代就开始对它嗤之以鼻。 他开发了图灵测试，让评委向机器和人问问题。然后，评委猜测谁才是人类，并且，如果计算机至少在一半的时间内愚弄了评委，则认为它是聪明的。 如今，得益于技术的惊人发展（你好“智能家居”和“智能服装”），人工智能的世界已经发展了很多。但是，它仍然是一个相对较新的研究领域，处于不断变化的状态，并且科学家正在尝试设计出他们可以想到的最佳创新。 基本上，这意味着我们不必担心机械人正在占领整个世界。而且，由于该领域仍然很新鲜，因此该行业中某些术语的定义是不稳定的，并且会不断变化。 例如，虽然我们确实对这两个术语之间的区别有了更好的理解（并且不仅仅是一个附加字母），但一遍又一遍地定义和重新定义了诸如AI和AGI之类的术语。 什么是人工智能（AI）？ 当你想到人工智能一词时，你可能会想到诸如《星球大战》中的C-3PO之类的人物，甚至可能是可爱的皮克斯机器人Wall-E。我希望你现在摆脱这些固定式思维图像