机器人

机器人经典路径规划算法 基于图论的路径规划算法 基于图论的路径规划规划算法有BFS,DFS,Dijkstra,A*,D*,D*lite等经典算法。 源代码 . 基于 BFS 算法的路径规划 基于 DFS 算法的路径规划 基于 Dijkstra 算法的路径规划 基于 Astar 算法的路径规划 基于采样的路径规划算法 基于采样的经典路径规划算法有RRT ,PRM。 基于 单向RRT 算法的路径规划 基于 RRT Connect 算法的路径规划 dijkstra 算法参考网址 Astar 相关参考 来源： CSDN 作者： 永不言弃ly 链接： https://blog.csdn.net/qq_42145674/article/details/89348831

近期“人工智能+”，已经是市场上非常火的一个风口,人工智能已经渗透到人类生活的方方面面，服务于我们的生活。但是人工智能的迅速发展，也引起了我的担忧，一系列科技电影展示出来的人工智能奴役人类的场景，让人感觉仿佛未来是一片迷雾，什么都有可能发生。关于人工智能的智慧程度，有一个叫“图灵测试”的实验。 　　图灵是20世纪的英国科学家，他在计算机上的成就光辉闪闪，后人将计算机界的“诺贝尔奖”命名为“图灵奖”。 　　图灵测试（又称“图灵判断”）是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则。1950年，图灵发表了具有里程碑意义的论文《电脑能思考吗？》，第一次提出“机器思维”的概念。所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。 　　图灵十分肯定机器是可以思维的。一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列问答，如果在相当长的一段时间内，他无法通过这些问题判断对方是人还是计算机，那就可以认为这台计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是可以思维的。 　　实际上现在是有人工智能可以通过图灵测试的，我一直这样坚信着，虽然就现在看起来，结果不尽人意，包括谷歌的Duplex据说源于人工，包括一系列的自主学习大部分都只是在限定的范围内学习。 　　朋友们，换位思考一下，如果未来有一天，有人发明了一个绝对拟人的智能，可以拥有人的情绪

地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。 例如，当k为18时，机器人能够进入方格（35,37），因为3+5+3+7 = 18。但是，它不能进入方格（35,38），因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子？ 回溯： private int[][] next = {{0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0}}; private int count = 0; private int rows; private int cols; private int threshold; private int[][] digitSum; public int movingCount(int threshold, int rows, int cols){ this.rows = rows; this.cols = cols; this.threshold = threshold; boolean[][] marked = new boolean[rows][cols]; initDigitSum(); dfs(marked, 0, 0); return count; } private void dfs(boolean[][] marked,

随着人工智能的快速发展，在人工智能的各个领域中，都产生了一些知名的企业，今天猎头悬赏招聘平台解优人才网小编就带领大家来认识下都有哪些公司？ PS：有没有你现在正在任职的企业呢？ 语音识别与自然语言处理：科大讯飞、思必驰、出门问问、今日头条、图灵机器人、三角兽科技等 计算机视觉：旷视科技、海康威视、商汤科技、格灵深瞳、依图科技、云从科技等 服务机器人：新松计算器人、科沃斯、优必选、未来伙伴机器人、小i机器人等 机器学习平台：第四范式、达闼科技、KunlunAI AI综合性企业：百度、阿里、腾讯、京东、搜狗等 专用芯片：寒武纪科技、中星微电子、深鉴科技、西井科技、华米等 智能驾驶：驭势科技、蔚来科技、图森互联、Minieye、纵目科技等 金融：蚂蚁金服、益盟股份、鹏元征信、腾讯征信、量化派、数联铭品等 教育：英语流利说、一起作业、学霸君、作业帮等 医疗：华大基因、卫宁健康、碳云智能、翼展科技、明码生物科技等 交通：四维图新、高德地图、超图软件、滴滴出行、千方科技等 来源： https://my.oschina.net/u/4181028/blog/3099990

　近期“人工智能+”，已经是市场上非常火的一个风口,人工智能已经渗透到人类生活的方方面面，服务于我们的生活。但是人工智能的迅速发展，也引起了我的担忧，一系列科技电影展示出来的人工智能奴役人类的场景，让人感觉仿佛未来是一片迷雾，什么都有可能发生。关于人工智能的智慧程度，有一个叫“图灵测试”的实验。 　　图灵是20世纪的英国科学家，他在计算机上的成就光辉闪闪，后人将计算机界的“诺贝尔奖”命名为“图灵奖”。 　　图灵测试（又称“图灵判断”）是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则。1950年，图灵发表了具有里程碑意义的论文《电脑能思考吗？》，第一次提出“机器思维”的概念。所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。 　　图灵十分肯定机器是可以思维的。一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列问答，如果在相当长的一段时间内，他无法通过这些问题判断对方是人还是计算机，那就可以认为这台计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是可以思维的。 　　实际上现在是有人工智能可以通过图灵测试的，我一直这样坚信着，虽然就现在看起来，结果不尽人意，包括谷歌的Duplex据说源于人工，包括一系列的自主学习大部分都只是在限定的范围内学习。 　　朋友们，换位思考一下，如果未来有一天，有人发明了一个绝对拟人的智能，可以拥有人的情绪

史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）、比尔·盖茨（Bill Gates）和埃隆·马斯克（Elon Musk）都有个共同的特点，但不是财富或智力。他们都担心人工智能将接管世界（AI takeover，又叫AI apocalypse，人工智能启示录）。人工智能接管世界是一种假想情况，即人工智能机器统治地球，机器人会崛起并成为我们的统治者，或者更糟，他们消灭了人类占领了地球。 但是人工智能启示录的情景真的会发生么？马斯克和霍金等享誉世界的人对此又有怎样的担心呢？好莱坞电影《终结者》（The Terminator）里的情景会变成现实么？现在我们就来看看为什么这些名人甚至是顶尖的科学家都如此担忧，以及为什么这一天可能很快就会到来。 10.人工智能学会了欺骗 撒谎是一个很普遍的行为。人类总是会说谎，甚至松鼠或鸟类也会为了生存而欺骗。但欺骗已经不是人类和动物的专利了。佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的研究人员已经研发出会说谎的人工智能机器人。这个由罗纳德·阿金（Ronald Arkin）教授带领的研究团队希望他们研发的机器人以后可以运用在军事上 。 一旦这项技术成熟，军方可以将这种智能机器人派到战场上。他们可以充当护卫队的角色，保护物资和弹药。这些智能机器人学会说谎后，会改变自己的巡逻策略，误导敌军，为援军的到来拖延时间。但是

张宁 Robotics Education and Research at Scale - A Remotely Accessible Robotics Development Platform 链接：https://pan.baidu.com/s/1_hXP4dg5qZNHh6T9zKzyCw 提取码：3giy This paper introduces the KUKA Robot Learning Lab at KIT – a remotely accessible robotics testbed. The motivation behind the laboratory is to make state-of-the-art industrial lightweight robots more accessible for education and research. Such expensive hardware is usually not available to students or less privileged researchers to conduct experiments. This paper describes the design and operation of the Robot Learning Lab and discusses

UiBot东京特约观察 第8期文丨马磊 近年来，由于日本实行「工作方式改革」，各企业为提高业务效率都在推进自己的IT化进程。尤其是使用RPA工具的企业，工时削减效果明显，比较有名的三菱UFJ银行和三井住友银行，通过导入RPA分别实现了节省2万小时和40万小时工时的目标。不仅仅是金融业、制造业，从神奈川到千叶县政府以至于地方自治体都在大幅度地活用RPA实现工作流程的自动化。这其中 「IPA」作为一个新的概念进入了人们视野。 什么是IPA？IPA是英文Intelligent Process Automation的略称。是由美国麦肯锡公司最早提出的一种新型概念。IPA简单来说是AI和RPA的融合，以实现高度自动化。传统的RPA比较擅长的是处理定型类业务（基于规则的、机械性的任务），但是那些没有固定流程的非定型业务处理起来就比较困难了。于是就有了将擅长语音识别和文字识别的AI引入RPA的概念。 通常的RPA就像是人的手，通过人类的大脑发送工作指令，而IPA是把AI作为人类的大脑去指挥RPA完成工作。 IPA的发展一般来说，RPA的发展大致分为四个阶段。第一阶段：定型作业的自动化。通过使用电脑完成信息收集，自动输入，自动发送邮件等操作的操作，是电脑端的业务自动化。由于限定了是在电脑端的业务，因此把一些纸质媒体的信息转移到电脑上要通过人类的手去完成。第二阶段：非定型类业务的部分自动化

继续研究ROS，今天的主题是编写节点让小乌龟画简单的几何图形。 主要参考这位老兄的博客 https://blog.csdn.net/IMBA_09/article/details/84950696 。 1：进入工作空间 1 cd catkin_ws/src　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#进入工作空间 2 catkin_create_pkg my_turtle_package rospy roscpp　　　　　　　　 #新建my_turtle_package包 2：节点代码 1 cd my_turtle_package/src/　　　　 2 touch draw_rectangle.cpp 在打开的新文件中代码如下： 1 #include <ros/ros.h> 2 #include <geometry_msgs/Twist.h> 3 #define PI 3.14159265358979323846 4 5 int main(int argc, char **argv){ 6 ros::init(argc, argv, "draw_rectangle"); //"draw_rectangle"必须是nodename 7 std::string topic = "/turtle1/cmd_vel"; //topic name 8 ros:

Easy There is a robot starting at position (0, 0), the origin, on a 2D plane. Given a sequence of its moves, judge if this robot ends up at (0, 0) after it completes its moves. The move sequence is represented by a string, and the character moves[i] represents its ith move. Valid moves are R (right), L (left), U (up), and D (down). If the robot returns to the origin after it finishes all of its moves, return true. Otherwise, return false. Note: The way that the robot is "facing" is irrelevant. "R" will always make the robot move to the right once, "L" will always make it move left, etc. Also,