机器人

文章内容来源：https://blog.csdn.net/ZXQHBD/article/details/69389019 多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。 近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 1 基本概念及融合原理 1．1 多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源

一、概念 如果系统中 存在不兼容的接口 ，可以通过引入一个适配器使原本不兼容的两个类可以一起工作，而无需修改现有事务的内部结构。 举例说明，生活电压时220V，但是手机、电脑的电压没有这么高，为了使它们也能使用220V的生活电压，需要电源适配器（变压器）， 使得 手机和电脑可以与生活用电 兼容 。 适配器模式中定义一个包装类，包装不兼容接口的对象，这个包装类指的就是适配器，它所包装的对象就是是适配者，即被适配的类。 适配器模式分类适配器和对象适配器 二、角色 1.目标抽象类(Target) 用户要用的特定领域的接口，可以是抽象类和接口或具体类。在类适配器中，由于java不支持多重继承，只能是接口。 2.适配者类(Adaptee) 适配者即被适配的角色，它定义了一个已经存在的接口，这个接口需要适配，适配者类一般是一个具体类，包含了客户希望使用的业务方法，在某些情况下甚至没有适配者类型的源码 3.适配器类(Adapter) 可以调用另一个接口作为转换器，对Traget和Adaptee进行适配，是适配器模式的核心。 在类适配器中，通过实现Target接口并继承Adaptee类来使二者产生关系； 在对象适配器中，通过继承Target并关联一个Adaptee对象使二者产生联系。 三、举例说明 类适配器：现有一个机器人作为抽象类，具备的抽象方法有叫(cry)和移动(move)。另有一个狗类

费用流Orz 懒癌发作复制了个mcf的模板 然后那个模板建边cost是不取反的，因此出现了负环，spfa出不来了，调试到心态爆炸Orz 建模：每个点向与它有相连的点连一条边权为1，cost为v的边，表示一个物品可取一次，再连一条边权inf，cost为0的边。 读题大赛，出题人语文水平堪忧。 #include <queue> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N=100010,S=99999,T=100000,inf=0x3f3f3f3f; int p,q,sum,ecnt=1,head[N],dis[N],from[N],a,b,mincost,maxflow; bool inq[N]; struct Edge { int to,nxt,val,cost,from; } e[1000010]; int id(int x,int y) { return x*(q+1)+y; } void add(int bg,int ed,int val,int cost) { e[++ecnt].cost=cost; e[ecnt].from=bg; e[ecnt].nxt=head[bg]; e[ecnt].to=ed; e[ecnt].val=val;

本文主要记录本人之前调研过在三维复杂环境下的路径规划算法。 (Rapidly-exploring Random TreesRRT)Steven M. LaValle1998 RRT RRT RRT是一种通过随机构建空间填充树来有效搜索非凸，高维空间的算法。树是从搜索空间中随机抽取的样本逐步构建的，并且本质上倾向于朝向大部分未探测区域生长。由于它可以轻松处理障碍物和差分约束（非完整和动力学）的问题，并被广泛应用于自主机器人 运动规划 。 RRT也可以被看作是一种为具有状态约束的非线性系统生成开环轨迹的技术。一个RRT也可以被认为是一个 蒙特卡罗 方法。用来将搜索偏向一个配置空间中图形的最大 Voronoi区域 。一些变化甚至可以被认为是随机分形。 改进的RRT算法： 基于概率P的RRT; RRT_Connect’ RRT*; Parallel-RRT; Real-time RRT; Dynamic domain RRT; 基于RRT的运动规划算法综述 介绍： 在过去的十多年中， 机器人的运动规划问题已经收到了大量的关注，因为机器人开始成为现代工业和日常生活的重要组成部分。最早的运动规划的问题只是考虑如何移动一架钢琴从一个房间到另一个房间而没有碰撞任何物体。早期的算法则关注研究一个最完备的运动规划算法（完备性指如果存在这么一条规划的路径，那么算法一定能够在有限时间找到它）

说明： 介绍了teb_local_planner的概念和参数 参考代码 https://github.com/rst-tu-dortmund/teb_local_planner 概要 teb_local_planner包是2D导航功能包中base_local_planner的插件实现。 Timed Elastic Band 基础方法在轨迹执行时间，障碍物分离以及运行时遵守kinodynamic约束方面，局部优化了机器人的轨迹。 该软件包实现了一种在线优化的局部轨迹规划器，作为ROS导航包的插件用于导航和控制移动机器人。 在运行时，优化由全局路径规划器生成的初始轨迹，以便最小化轨迹执行时间（时间最优目标），与障碍物分离，并遵守诸如满足最大速度和加速度的动力学约束。 目前的实现符合非全向轮机器人（差速驱动机器人和四驱驱动机器人）的运动学。 （在Kinetic版本开始，该包支持全向轮机器人） 通过求解sparse scalarized multi-objective优化问题有效地获得了最优轨迹。 用户可以为优化问题设置权重，以便在目标冲突的情况下指定操作。 “Timed-Elastic-Band”方法在： 局部路径规划器如Timed Elastic Band 经常被卡住在局部最优轨迹上，因为他们无法跨越障碍物。所以它进行了扩展，并行优化不同拓扑的可通过轨迹的子集

AI 技术的突破、核心零部件成本的下降、以及“先驱”产品的出现，带动了智能服务机器人近两年的兴起。一时间，语音交互、对话问答、人脸识别、环境感知、自主定位导航，几乎成了智能机器人产品的标配。 从应用场景进行划分，智能服务机器人可以分为面向 家庭的消费类服务机器人 以及面向 公共商用环境的商用服务机器人 两大类。 在商用领域，机器人在商场、酒店、办公楼等场合出现，充当着迎宾、送餐、安保安防、医疗辅助等角色，帮助传统产业智能升级。 在家用领域，清洁、教育、智能音箱等家居类机器人产品层出不穷，构建智能生态。 商用及家用环境中常见的机器人种类 从上图可以看出，相对于家用环境，商用环境下实际得到应用的服务机器人种类更多。 因为在商业环境中，更加关注智能机器人带来的效率和产出比。商用服务机器人因在一定程度上能降低劳动成本而被肯定和重视。 而家庭环境下的服务机器人，由于用户对成本更加敏感，这就会制约一部分机器人技术在家用上的应用和最终产品落地。 不过值得注意的是，近些年来，智能清洁机器人作为家庭环境中的代表服务机器人品类，已经取得了爆发式的发展。 但不可否认的是，在当前和未来的一段时间内，商用服务机器人仍旧是整个智能机器人落地应用的主要领域，在整个行业中占就较高的比重。 工作在商场环境中的商用服务机器人 IFR预测的商用/家庭服务机器人各主要品类销售量情况 家用和商用服务机器人的应用

智能早教机器人款式很多，适合三岁以下孩子使用的机器人，初看上去里面的教学内容都非常相似。无非都是认识简单的数字、英文字母、单词、动植物等。但是，仔细比对的话，你会发现每款机器人还是有不同测重点的。有些注重简单的加减运算，有些注重双语学习，有些没汉语拼音等等。 　　孩子的教育问题是尤为重要的，早教机构又是如此价格昂贵，特蒙科技研发的智能早教机器人，最大的特色就是人机对话，通过大数据分析，可以云端读取更多儿童书中的内容。 　　特蒙科技研发的智能早教机器人却是实实在在地将“早教”和“陪伴”这两个点做到位了，早教方面：专注看、听、说、摸等感知能力训练以及故事、国学、英语等专业资源陪伴方面：在设计上融入了情感，不再是死板的一个机器。比如摸一摸头，能进行对话;还能接收宝宝的指令，进行百问百答。很多孩子真的把它当做了自己的好伙伴，睡觉也不肯撒手。 智能早教机器人让孩子赢在起跑线上。给孩子营造更良好的教育环境，让孩子快人一步，有了早教和陪伴功能的智能早教机器人，再也不用担心孩子的学习了。特蒙科技拥有强大的流程管控和仓储管理能力，儿童机器人现货和定制供应，免费留言 原文：http://blog.51cto.com/13843224/2134081

1 在自动化仓库中有若干障碍物，机器人需要从起点出发绕过这些障碍物到终点搬取货柜，现试求机器人从起点运动到终点用时最短的路径。 已知机器人只能沿着东西方向或南北方向移动，移动的速度为1m/s，机器人每转向90度需要花费1s。 输入： 第一行：起点位置坐标及机器人朝向，如： 1 0 EAST 代表机器人初始坐标为 x = 1,y=0，机器人面朝东方 第二行：终点位置坐标及机器人朝向，如： 0 2 WEST 代表机器人需要移动至点 x = 0,y=2，且面朝西方 接下来输入的是地图： 首先是两个数字 r , c ，代表有地图数据有多少行与多少列，如： 2 3 0 1 0 0 0 0 其中，左上角为坐标原点，从左向右为 x 轴增大的方向是东方，从上到下为 y 轴增大的方向是南方。 地图中 1 代表有障碍物，机器人不能前往， 0 代表无障碍物机器人可以前往 地图中相邻的每两个点之间的距离为 1m 。 0 <= l , w <= 128 输出： 机器人从起点移动到终点所需要的最短秒数，当不可达时输出 65535 思路： bfs+优先队列 // author : L // 以下代码为：bfs+前缀数组记录路径+优先队列记录当前最优。只需要更改部分即可达到题目要求。 // 如果有读者不会改的，可以在评论留言。 // bfs编写并没有考虑，走不到的情况，record记录了当前所经过的路径。

题目描述 鼹鼠是一种很喜欢挖洞的动物，但每过一定的时间，它还是喜欢把头探出到地面上来透透气的。根据这个特点阿牛编写了一个打鼹鼠的游戏：在一个n*n的网格中，在某些时刻鼹鼠会在某一个网格探出头来透透气。你可以控制一个机器人来打鼹鼠，如果i时刻鼹鼠在某个网格中出现，而机器人也处于同一网格的话，那么这个鼹鼠就会被机器人打死。而机器人每一时刻只能够移动一格或停留在原地不动。机器人的移动是指从当前所处的网格移向相邻的网格，即从坐标为（i,j）的网格移向(i-1, j),(i+1, j),(i,j-1),(i,j+1)四个网格，机器人不能走出整个n*n的网格。游戏开始时，你可以自由选定机器人的初始位置。 现在知道在一段时间内，鼹鼠出现的时间和地点，请编写一个程序使机器人在这一段时间内打死尽可能多的鼹鼠。 输入输出格式 输入格式： 从文件input.txt中读入数据，文件第一行为n（n<=1000）, m（m<=10000），其中m表示在这一段时间内出现的鼹鼠的个数，接下来的m行中每行有三个数据time,x,y表示有一只鼹鼠在游戏开始后time个时刻，在第x行第y个网格里出现了一只鼹鼠。Time按递增的顺序给出。注意同一时刻可能出现多只鼹鼠，但同一时刻同一地点只可能出现一只鼹鼠。 输出格式： 输出文件output.txt中仅包含一个正整数，表示被打死鼹鼠的最大数目。 解法： 一开始的想法是O（n

Ros-kinetic 的Moveit！教程网上并不多，但与indigo的配置方法类似。 首先，安装Moveit！ sudo apt -get install ros -kinetic -moveit source /opt/ros/kinetic/setup . bash 安装pr2相关文件 sudo apt -get install ros -kinetic -pr2 -common 打开Moveit!设置助手 roslaunch moveit_setup_assistant setup_assistant.launch 选择创建新的moveit配置包 点击Create New MoveIt! Configuration Package 检索至下载好的pr2.urdf.xacro 文件（/opt/ros/kinetic/share/pr2_description/robots/pr2.urdf.xacro） 点击load files 再点击Regenerate Collision Matrix按钮，过一会在表格栏获得数据, 效果如下： 增加虚拟节点 虚拟关节主要用于将机器人连接到世界上。 我们将为PR2定义了一个虚拟节点连接PR2的base_footprint和odom_combined世界框架。 添加步骤： 点击左边的Virtual Joints ，再点击右下角的Add