机器人

日常工作中，我们经常会遇到，或者看到身边的人，常常被大量繁琐的重复性电脑操作所困扰。如销售人员为收集客户信息，需要某些网站查询复制一些客户信息；专家医生做某类病症科研分析，需要采集HIS系统临床数据进行汇总分析…… 这些简单且具重复规律性工作，消耗了大量的时间和精力，束缚了双手和双眼，为此腰酸背痛、头晕眼花。同时，又不得不带着这种精疲力尽的状态，继续这些手工搬运数据的工作，出现工作错误、失误，导致更多时间的浪费和其他损失。 所以，我们常希望能出现一个人，能够听从指令，按照要求，快速而又准确地完成，这些看似永远完不成的重复烦人工作，让我们把有限的时间精力，花到更有价值的事情中。 以致于，当我听到“软件机器人”的时候，就已经有所期待。 “软件机器人是什么？”这也是我第一次听说时的第一个疑问。 软件机器人，它是一款能模拟人工，自动化操作各种软件和网站，执行重复规律、大批量电脑操作的软件，比如手工的大量复制粘贴、批量数据录入与数据上报等，直白地说，软件机器人是一种数字劳动力，于个人而言，它能辅助减轻我们日常重复软件操作；于企业而言，它能提高企业效率。 那么，软件机器人能做哪些工作？ 首先明确，软件机器人是基于软件系统和网站网页，自动化执行 数据采集 、 数据填写 、 数据上报 等重复且规律的操作。 举两个常见的例子： 电商公司，需要定时采集汇总某类商品的价格信息，需要在京东、淘宝

随着互联网的普及和移动互联网的蓬勃兴起，在线旅游行业率先实现了互联网+转型，酒店、机票、租车、景区门票、签证等行业通过专业的旅游平台紧密结合，一站式获得出游所需的各项服务，在线旅游预订已经是大势所趋。 但是OTA的数据采集透漏着一些刚需和面临着一些难题：拿酒店住宿为例，OTA上数据更新后，不能及时的在本地酒店管理系统中实时更新。暂时还没有技术手段能解决这一难题。 一般的OTA接口与管理系统的接口开发实现起来难度大，行不通。自此，退而求其次的方式就是人工手动来采集这些数据来进行后续操作。人工手动无非是把数据从OTA平台中复制出来，再粘贴到酒店管理系统中去。目前人工拷贝获取，存在效率低，数据安全性得不到保障，而且机械枯燥，容易出错等情况。 软件机器人在此流程上可以完全代劳人工的重复电脑操作。 博为小帮软件机器人就是其中最具代表性的一款，更简便和应用范围更广。能完成的数据采集工作外，大批量的填写录入工作，实时监控数据动态等工作，小帮软件机器人都能胜任。 7*24小时的工作时长， 快速，精准，0出错率， 保障数据隐私，系统安全稳定， 上手无门槛确实做到了简单易学习，0编程，只需懂得基本电脑操作就能自己上手针对自己的工作场景来DIY专属软件机器人，在所属工作领域里代劳重复工作部分。 来源： 51CTO 作者： xiaobangtongxue 链接： https://blog.51cto

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 眼下，RPA（机器人流程自动化）技术爆火于科技圈与投资界，并持续引发新一轮的数字化变革。 与过去几年间的很多技术投资热点不同，如今RPA技术被资本方和市场方广为看好，原因有二：一是RPA经过产品形态的迭代，目前可以解决很多市场急迫待解决的需求；二是AI风口过后急需证明应用价值，RPA和AI天然的契合属性给AI扩展了更多应用方向。 将AI更深入地应用于RPA，将会是今后一段时间内，RPA厂商都希望做到的事。而RPA+AI这样的技术组合，必将是未来企业竞相追逐的发展利器。 RPA是什么？探寻RPA的最初形态 谈起RPA，其实并不是个新鲜的事物，其已经历了十余年的发展。我们可从Excel里的宏，甚至是一些能够自动执行电脑操作的插件中找寻到RPA的最初形态。 RPA是Robotic Process Automation三个英文单词的首字母缩写而成的，中文翻译为机器人流程自动化。从字面来解释，RPA（机器人流程自动化）就是“利用机器人技术来实现流程的自动化处理”。 具体在传统的工作流程自动化工具中，软件开发人员一般是使用内部应用程序编程接口（API）或专用脚本语言生成一系列操作，以自动执行任务和与后端系统的接口。 相比之下，如今的RPA系统可以通过观察用户在应用程序的图形用户界面（GUI）中执行该任务来开发动作列表

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一个好的客服系统首先会帮助客户理清自己的需求，客户选择呼叫中心或者客服系统主要是用于外呼还是接听还是两者都需要具备；是集中式还是分布在各个城市；客户构成是什么样的，交流的形式，意味着是否需要全渠道、机器人等等；以及目前客服存在的痛点，急需解决的问题。理清了这些，再对症下药，才能找到最适合自己的客服系统。 下面以Udesk在线客服系统为例，来告诉你一个好的客服系统需要什么功能模块？ 全渠道在线客服系统： Udesk基本覆盖了现存的所有渠道，包括微信、微博、WEB端口、手机、电话、短信、邮件、表单这八大渠道，外部的接入渠道能使得云客服系统接收和管理管理其他平台上的用户反馈。对客服系统来说，接入的渠道越多，系统收集和处理不同渠道用户问题的能力就越强，效率也越高。 除了全渠道在线客服系统外，udesk还包括包括智能机器人、 云呼叫中心 、工单管理系统、BI大客服数据 Udesk Insight，根据企业业务场景推出的个性化客服解决方案：现场服务中心、 ServiceGo 。 智能客服机器人： Udesk基于自然语言处理和机器学习技术推出了Udesk智能客服机器人，辅助或代替人工客服精准回答常见或高频问题，降低企业客服人力成本。Udesk在智能客服机器人的能力上也表现不错，除了语音识别功能外别的功能基本都有配备

之前阅读博客：机器人手眼标定 （四轴六轴都适用）： https://blog.csdn.net/Stones1025/article/details/90664168 发现有如下问题，所写方法并不适用于四轴的情况， 在传统六轴情况下式12是超定方程，可解。但是，四轴情况下相邻机械臂只有纯平移，Rc12应该等于单位矩阵，（Rc12-I）=0，也就是说M3全是0，是没办法求解t的。 从另一个角度看：四轴时，公式2在求R时已经用过了，即公式9，那么由公式2推导出的公式11是恒成立的。公式11左边项为0 ，右边项在公式9可以保证为0。所以没办法求解t。 从直观的角度看：eye-in-hand情况下，机械臂末端和相机相当于一个刚体上的两个点，如果一个刚体只是进行平移，不旋转，那么他上面所有点的平移量是相同的，我们永远无法知道刚体上两点之间的相对距离是多少。 所以个人认为这种方法是没办法求解平移t的。 于是再想别的方法： 这是从PnP中想到的一个方法 PnP（Perspective-n-Point）是求解 3D 到 2D 点对运动的方法。它描述了当我们知道n 个 3D 空间点以及它们的投影位置时，如何估计相机所在的位姿。 PnP是已知一些点在世界坐标系的3d坐标，和他在相机坐标系下的像素坐标（2d），求解出相机相对世界坐标系的变换矩阵T 那我们把机械臂基座标系当做世界坐标

机器人模型,有GPS和lidar. < ? xml version="1.0" ? > <robot name="arm" xmlns : xacro="http : //www.ros.org/wiki/xacro" > <xacro : include filename="$(find mbot_description)/urdf/xacro/gazebo/mbot_base_gazebo.xacro" / > <xacro : include filename="$(find mbot_description)/urdf/xacro/sensors/lidar_gazebo.xacro" / > <xacro : include filename="$(find mbot_description)/urdf/xacro/sensors/gps_gazebo.xacro" / > <xacro : property name="lidar_offset_x" value="0.15" / > <xacro : property name="lidar_offset_y" value="0" / > <xacro : property name="lidar_offset_z" value="0.105" / > < !-- lidar - - > <joint name=

Pytorch深度强化学习训练Agent走直线 问题提出 最近在学强化学习，想用强化学习的方法做一个机器人的运动路径规划，手头刚好有一个项目，问题具体是这样：机器人处在一个二维环境中，机器人的运动环境（Environment）我把它简化成了一个8x8（如图一）的棋盘格，而机器人就是占据1个格子的“棋子”。机器人刚开始在（0，0）点，机器人每次能采取的动作（Action）是“上、下、左、右”四个动作（当然不能跑出棋盘格外）。我最初想来做路径规划的目的是想让机器人遍历棋盘所有网格，而不重复走以前走过的点，就像扫地，最理想的情况当然是训练出一条“S”字型的扫地路径，这样每个格子都能扫到而且不重复。但在实际强化学习训练的过程样本中，我发现机器人一直在无规律的“踉跄”行走，连直线能没法走成，根本没有向标准“S”型路径收敛的迹象。注意到“S”型路径是由若干直线段组成的，为了让训练结果能更快速收敛到我想要的“S”型路径，也许先训练机器人走直线是一个更有效且关键的步骤。因此我打算先用强化学习来训练机器人走直线。 图一，8x8棋盘格与期望的机器人S形路径，图二，20x20棋盘格 用8x8棋盘格来做训练，机器人很容易碰到墙就停止，产生了一大堆没用的样本。可以试想人学会走路是在一个宽敞的环境，而不是一个狭窄的环境中，因此训练走直线并不一定得使用任务环境8x8棋盘格，完全可以用一个更大的20x20棋盘格

注：..代表省略了一些符号 1、机器人建模：在人机交互环境中，机器人欧拉-拉普拉斯动态可以表示为： q关节角向量，M惯性矩阵，C向心力和科氏力扭矩，G重力向量，D粘性摩擦力， 控制输入， 环境力/交互力（contact） 用弹簧-阻尼-质量系统来简化柔性机械臂，想象人与机械臂柔性交互。 *机械臂动力学建模所使用的动力学方程一般有两种形式： 欧拉-兰格朗日方程(E-L方程)： 牛顿-欧拉方程： 2、问题建模，力位混合控制（运动跟踪 ..和力跟踪 ）： 期望阻抗动态（弹簧-阻尼-质量系统）可以表示为： ..期望关节位置、速度、加速度向量。 ..期望质量、阻尼、刚度矩阵。 期望笛卡尔位置、速度、加速度。 力跟踪误差。 简化阻抗动态（弹簧-阻尼系统）可以表示为： * 对胡可定律的解释。一种解释，外力F与弹簧恢复力kx反向相反，带负号。另一种解释，恢复力（内力）F与弹簧形变量方向相同。也可以像知乎上用因果关系理解，形变产生恢复力，恢复力与外力符号相反。弹簧内力产生形变，内力与形变方向相同。后一种解释之所以奇怪，是它不是以机器人为对象用力守恒来建模。前一种解读是，针对机械臂末端力的守恒角度列出的方程。对于机器人末端，系统用运动补偿环境接触力，可以看成机械臂对外界环境的柔顺。这里使用前一种解读。 参考博文：机器人阻抗控制概念， https://blog.csdn.net

四足机器人研发流程 简介 参考资料 机械 结构设计 3D建模 机械加工与装配 电控 元件选型 控制框架 上车调试 简介 机器人的定义很模糊，所以现在很多项目不论做成什么样子，都可以自称为机器人。简单的，大创中“一个三轮小底盘搭载一个机械臂”就可以完成的题目，经常被冠以机器人的名号，我觉得很low。而复杂的，不得不提到波士顿动力公司，我的偶像（迷弟脸），自认为他们的足式机器人是机器人行业的顶尖级产品。 我所说的复杂和简单的区别究竟在哪里呢？我觉得主要就在于 理论的应用程度 。如果机器人有很多理论做支撑的话，研发的路会走的更远。所以以下给出部分值得参考的资料，这些资料不是特别复杂的，而是入门级的。 参考资料 北理工机电学院罗庆生老师和罗霄前辈所著，立足实践项目，将机器人的系统构成和制作过程介绍的十分清楚，对入门的同学十分友好。（淘宝链接是随便找了家店） 罗庆生,罗霄 《我的机器人(仿生机器人的设计与制作) 》 北理工某不愿意透露姓名的学长在博士期间制作的成本极低、技术含量极高的机器人的系列介绍，这些已经介绍的比较深入了，适合进阶学习。 华北舵狗王带你一起做四足机器人 机械 机械是机器人的骨架，同时是机器人的性能天花板。评价机器人机械的指标包括重量、稳定性、效率等等等。 当然这些指标是建立在机械设计正确的基础上的，正确的机械设计这部分内容还是当面跟大家讲吧。 结构设计 阶段产出

群机器人是钉钉群的高级扩展功能，群机器人可以将第三方服务的信息聚合到群聊中，实现自动化的信息同步。例如：通过聚合GitHub，GitLab等源码管理服务，实现源码更新同步；通过聚合Trello，JIRA等项目协调服务，实现项目信息同步。不仅如此，群机器人支持Webhook协议的自定义接入，支持更多可能性. 比如我们可将Zabbix运维报警提醒通过自定义机器人聚合到钉钉群中,以实现钉钉告警。 钉钉机器人创建 登录钉钉客户端,创建一个群,把需要收到报警信息的人员都拉到这个群内.然后点击群右上角的" 群机器人 "->" 添加机器人 "->" 自定义 ",记录该机器人的webhook值! zabbix-server 配置 [root@SrtAly120 ~]# cat /usr/local/zabbix/etc/zabbix_server.conf |grep ^AlertScriptsPath AlertScriptsPath=/usr/local/zabbix/lib/zabbix/alertscripts 进入到/usr/local/zabbix/alertscripts下编写dingding.py脚本(脚本中包含钉钉机器人的webhook值): [root@SrtAly120 ~]# cd /usr/local/zabbix/lib/zabbix/alertscripts