机器人

聊天机器人实现的技术途径大约可分为以下4种： （其中第一种是属于“调用第三方API”，也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里）（第二、三、四种属于开源框架，也就是说我们可以下载其源码，采用，相对快速的自己搭建一个聊天机器人，核心代码和数据库都掌握在自己手里） http://homepage.fudan.edu.cn/zhengxq/deeplearning/ 一、调用第三方API实现的聊天机器人 （仅以作为技术对比参考） 1.图灵机器人 https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E7%81%B5%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA/18145183?fr=aladdin http://www.tuling123.com/products/pro_turing_robot.jhtml?nav=prod 2.api.ai 网址：https://api.ai/ 机构/作者：Google 流行程度：24,600,000 简介：Google收购的一家AI公司，和wit.ai类似。提供了一个AI的框架，可以自己定义模板，参数，多轮对话，很方便的就可以定义一个自己的特定任务的聊天机器人。 https://www.leiphone.com/news/201608/u9IUSwabPaPZvD5r.html 3.Messenger

SLAM领域牛人列表 Andrew Davison 。 点击打开链接 个人主页：http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/index.html. Imperial College London 机器人视觉宗师，现任英国帝国理工学院教授，机器视觉组及Dyson机器人实验室主任，英国牛津大学博士，单目摄像头SLAM奠基人（MonoSLAM），近年来在视觉slam领域做了大量研究，著名工作包括MonoSLAM, SLAM++, DTAM等。Google Scholar论文引用数：12232(截止2016年4月28日). David Murray . 点击打开链接 http://www.robots.ox.ac.uk/~dwm/. Oxford University 机器人视觉宗师，现任英国牛津大学教授，Active Vision Laboratory主任,PTAM作者，Philip Torr, Andrew Davison，Ian Reid的Phd导师。 lan Reid. 点击打开链接 https://cs.adelaide.edu.au/~ianr/ .University of Adelaide 机器人视觉著名科学家，现任澳大利亚阿德莱德大学教授，英国牛津大学博士，西澳大利亚大学学士。MonoSLAM第二作者。Google Scholar论文引用数：11720

1. 分两个程序①主函数②function函数 2.main clear; clc; %建立机器人模型 % theta d a alpha offset ML1=Link( [ 0 0 0 0 0 ] , 'modified' ); ML2=Link( [ 0 0.1491 0 -pi/ 2 0 ] , 'modified' ); ML3=Link( [ 0 0 0.4318 0 0 ] , 'modified' ); ML4=Link( [ 0 0.4331 0.0203 -pi/ 2 0 ] , 'modified' ); ML5=Link( [ 0 0 0 pi/ 2 0 ] , 'modified' ); ML6=Link( [ 0 0.0563 0 -pi/ 2 0 ] , 'modified' ); modrobot=SerialLink( [ML1 ML2 ML3 ML4 ML5 ML6] , 'name' , 'PUMA 560' ); t06= modrobot. fkine( [ 0 , 0 ,pi/ 2 , 0 , 0 ,pi/ 2 ] ) %工具箱正解函数 myt06=myfkine( 0 , 0 , pi / 2 , 0 , 0 , pi / 2 ) %手写的正解函数 3.function function [T06]=myfkine(theta1

只知道摩擦力主要在关节间产生，需要进行系统参数辨识。目前还没到这个级别，还没遇到相关的问题，但是想到了 在此先做个记录，以后遇到了再来补充。 但是可以肯定的是动力学当中肯定是有涉及的。下图中公式里的F就是摩擦力 文章来源: 机器人当中的摩擦力（未完）

Defcon CTF： 侧重于计算机底层与系统安全核心能力 竞赛环境趋向多CPU指令架构集，多操作系统，多编程语言 逆向分析，漏洞挖掘，漏洞利用，漏洞修补加固，网络流量分析，系统安全运维，面向安全的编程调试 团队合作： 团队分工详解： 题目类型： 未来： 人工智能，机器人对手 CGC：机器人CTF赛 不忘初心，方得始终 CTFTIME 文章来源: CTF

1、rviz rosrun tf static_transform_publisher 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 map my_frame 100 ros by example的所有的代码都是在rbx1上的。也就是在 catkin_ws/src/rbx1 arbotix是一个仿真器 1、sudo apt-get install ros-indigo-arbotix-* 2、roscore 3、cd catkin_ws source devel/setup.bash roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch（使用turtlebot模型） roslaunch rbx1_bringup fake_pi_robot.launch（pi模型） 4、rosrun rviz rviz -d rospack find rbx1_nav /sim.rviz 在rviz的add中订阅odometry这个话题，再把turtlebot的这个模型加入进来就可以了。 rostopic pub -r 10 /cmd_vel geometry_msgs/Twist ‘{linear: {x: 0.2, y: 0, z: 0}, angular: {x: 0, y: 0, z: 0.5}}’ 这个时候小车会以一个圆圈的形式来走。 发现

　　Google在本月早些时候在Google智能助理中展示了令人ja目结舌的新功能，使助理能够代表您拨打电话。虽然GoogleDuplex引发了围绕人工智能的争论和讨论，但微软一直在与数百万中国人一起测试类似的技术。今天在伦敦的一个AI大会上，微软CEOSatyaNadella展示了该公司的Xiaoice（中文发音为“微软小冰”）社交聊天机器人。 　　微软一直在中国测试该机器人，微软CEONadella透露该机器人拥有5亿个“朋友”，超过16个频道供中国用户通过微信和其他流行消息服务与其交互。微软已经将中国人“小冰”的小奥变成了一个友好的机器人，它使一些用户相信机器人是朋友还是人。“小霞有她自己的电视节目，它写诗，它有许多有趣的事情，”纳德拉说。“这是一个名人。” 　　尽管Xiaoice的大部分互动都在文字对话中，但微软已经开始允许聊天机器人在他们的手机上给人们打电话。这与GoogleDuplex不完全相同，它使用助理代表您拨打电话，而是与您进行电话交谈。“我们今年早些时候开始做的一件事就是进行全双工对话，”纳德拉解释说。“所以现在Xiaoice可以在微信上与你交谈，然后停下来给你打电话。然后你可以用语音和它谈话。“ 　　Nadella今天展示了这一功能，并指出Xiaoice迄今已完成了数百万个电话。这个声音“听起来很不错”，他能说流利的普通话。“这个球场是人为的亮点

从控制角度看机器人的组成 控制系统：人体大脑，实现任务及信息的处理，输出控制命令信号。 驱动系统：人体的肌肉和筋络，负责驱动执行机构，将控制系统下达的命令转换成执行机构需要的信号。 传感系统：人体的感官和神经，主要完成信号的输入和反馈。 执行机构：人体的手和脚，直接面向工作对象的机械装置。 机器人系统构建 执行机构的实现 驱动系统的实现 内部传感系统的实现 控制系统的实现 文章来源: ROS kinetic 机器人的组成

　　4月23日下午，起点机器人“2018中国机器人产业链品牌企业全国寻访活动”走进深圳市辰视智能科技有限公司（下称“辰视智能”）。 　　 　　辰视智能成立于2017年11月，是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业，由一支中国科学院机器视觉技术研究精英团队在深圳创立。 　　公司在三维视觉引导、机器人路径规划、视觉检测、三维建模等方面拥有核心技术，并研发了机器人三维视觉引导系统、机器人二维视觉引导系统、产品外观检测系统、三维检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。 　　 　　据辰视智能技术总监陈先开先生介绍，公司开发的“基于深度学习的视觉引导系统”，通过深度算法实现对目标物体识别与匹配，计算出目标物体位置，为机器人提供视觉引导，可搭配一台或多台，适用于凌乱无序摆放工件的拾取与组装，以及上下料、物品分拣、物流订单分拣等。主要应用在3C制造业、汽车零部件行业、食品加工业、医药生产业和钣金行业等。 　　 　　据了解，目前美国、德国以及日本的机器视觉企业占据了国内几乎百分之百的三维视觉检测市场。同时，动辄二十六、七万一套的设备售价也让国内购买者们头疼不已。公司创始人冯良炳博士表示，现在，国产三维视觉检测产品还不够成熟，价格更不具备优势。只有当国产设备价格为进口价格的二分之一时，在整体的性价比方面才算达到了易于接受的程度。 　　 　　值得一提的是，据辰视智能董事长冯良炳博士介绍，目前

提到动力学，我们的第一印象往往是几行甚至几百行的公式，大部分对动力学感兴趣的朋友可能会因此而止步不前，实际上动力学要比纯粹的公式生动丰富的多。为使读者对动力学控制器有个直观而又全面的了解，作者仅概略性地总结包括动力学定义、应用范围、建模方法、具体部署方式及评价标准在内的方方面面。 动力学(dynamics)是研究作用于物体的力和物体运动之间的一般关系，具体到工业机器人，它包括两个基本问题： 1). 已知作用在机器人各关节的力，求该关节对应的运动轨迹，即求加速度，速度和位置； 2). 已知机器人关节当前的加速度，速度和位置，求此时关节上的受力大小。 简单讲，动力学是解决机器人各关节受力大小和它运动之间的关系，已知运动的特性能够求出对应的力的大小，反之，已知受力的大小，可以计算出机器人的运动特性。 动力学的计算有很多方法，如 Lagrange 、Newton-Euler、Gauss、Kane、Screw、Roberson-Wittenburg。其中以Lagrange、Newton-Euler最为常用。实际上这些方式建立的动力学模型最终是可以互相转化的。我们以在竖直平面内运动的二连杆机器人为例，先观察一般的动力学模型都由哪些项组成，在直观上对动力学有一个认识。观察竖直平面内运动的二连杆机器人动力学模型可以发现，采用拉格朗日方法建立的动力学模型，最终都可以用如下标准的形式来表示。