机器人

1. 机器人地图的分类 地图有很多种表示方式，例如，用经纬度标识地方的世界地图，城市的地铁图，校园指引图。 第一种我们称为尺度地图（Metric Map），每一个地点都可以用坐标来表示，比如北京在东经116°23′17''，北纬39°54′27''；第二种我们称为拓扑地图（Topological Map），每一个地点用一个点来表示，用边来连接相邻的点，即图论中的图（Graph），比如从地铁路线图中我们知道地铁红磡站与旺角东站和尖东站相连；第三种我们称为语义地图（Semantic Map），其中每一个地点和道路都会用标签的集合来表示，例如，有人问我中山大学教学楼E栋在哪里，我会说在图书馆正门右手边靠近图书馆的一侧。 在机器人领域，尺度地图常用于定位于地图构建（Mapping）、定位（Localization）和同时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM），拓扑地图常用于路径规划（Path Planning），而语义地图常用于人机交互（Human Robot Interaction）。 这节课我们将介绍如何用机器人传感器数据绘制尺度地图。这有什么难点呢？首先也是最重要的一点，传感器数据有噪音。用激光传感器检测前方障碍物距离机器人多远，不可能检测到一个准确的数值。如果准确值是 米，有时会测出1.42米，有时甚至1.35米。另外

准研一，暑假在北京一家公司实习，初步学习ROS，在公司里测试了许多机器人，在这里汇总分享一下，实习了俩月虽然学到了满多东西，但觉得自己也不算完全入门，只是对ROS有了初步的了解，实习到现在我掌握的最重要的一个技能应该就是自主学习能力了，Github ros.wiki等网站的学习以及资料查询能力；认识到自己最严重的不足是编程能力，ROS中大多使用c++和python，在初步入门之后尝试开发以及创新时编程能力成了我最大的障碍。 下面是一些自己接触的机器人，大都只是测试了其功能，基础中的基础… KINOVA 在公司里使用的是KINOVA JACO2系列的机械手臂，JACO系列总共有三种类型：按自由度分为4DOF， 6DOF， 7DOF三种；夹抓分为2指和3指；手腕有类型有球型和非球型等等。在功能包中的表示方式为：例j2n7s300表示JACO二代腕部非球型的7自由度3指机械臂。 KINOVA控制方式： 手柄控制 ， GUI界面控制（与手柄相似） ROS功能包控制，MoveIt！（功能包地址 https://github.com/Kinovarobotics/kinova-ros）功能包内容较多，需要更加深入研究 机械臂通用：moveit_setup_assistant配置机械臂，控制真实机械臂时需要ros_control功能包（参考http://www.guyuehome.com/890

说到人工智能聊天机器人，可能大部分人还是认为很高大上的东西，曾经第一次使苹果的siri，很惊讶这玩意怎么能够识别这么多 说话内容，怎么能够理解我们说的话。到后来国内出现了百度、小米、天猫等等人工智能音箱等人工智能nlp方面的产品。 目前做的好的应该都是几家巨头公司。那么为什么做可以能够理解和人对话的机器人会这么难呢。个人觉得有以下几个原因： 一是语音识别方面，目前这方面国内几家巨头公司已经能够提供接口，而且识别准确率很高，快达到99%了。 二是对话规则的配置复杂性问题，目前从已经出现的一些人工智能对话机器人，基本是需要比较专业的人工智能训练师，而且这些 训练师还必须懂得一些比较复杂的配置脚本。之前国内某位大佬还在采访时说国外有家比较火的人工智能公司，雇佣了4000多人做预料方面的标注。 因为语音识别已经很完善了本文就不讲这方面的内容了，接下来我们讲如何将人工智能对话机器人的训练简化，或者说让普通人也能够很好的自己做一个机器人。 人工智能弱智么？？？？？ 谁能回答下？ 从目前来看是弱智，因为是弱人工智能。 那么弱人工智能比刚出生的宝宝聪明么。 人工智能有宝宝学习快么。 答案是：宝宝没有人工智能学习快，尤其是刚开始，但越到后面宝宝就越智能，人工智能就越弱，尤其到了小学3年级后。 那么我们能否让机器人达到9岁前宝宝掌握的知识能力呢。 我觉得是可以的。

ros_control+Gazebo+controller_manager ros_control就是ROS为用户提供的应用与机器人之间的中间件，包含一系列控制器接口、传动装置接口、硬件接口、控制器工具箱等等，可以帮助机器人应用快速落地，提高开发效率。 https://www.ncnynl.com/archives/201708/1932.html 上图是ros_control的数据流图，可以更加清晰的看到每个层次包含的功能： Controller Manager ：每个机器人可能有多个controller，所以这里有一个控制器管理器的概念，提供一种通用的接口来管理不同的controller。controller manager的输入就是ROS上层应用的输出。 Controller ：controller可以完成每个joint的控制，请求下层的硬件资源，并且提供了PID控制器，读取硬件资源接口中的状态，在发布控制命令。 Hardware Rescource ：为上下两层提供硬件资源的接口。 RobotHW ： 硬件抽象层和硬件直接打交道，通过write和read方法来完成硬件的操作，这一层也包含关节限位、力矩转换、状态转换等功能。 Real Robot ：实际的机器人上也需要有自己的嵌入式控制器，接收到命令后需要反映到执行器上，比如接收到位置1的命令后，那就需要让执行器快速

ros_control功能包 ros_control功能包介绍 ros_control功能包介绍 ros中与gazebo仿真关系很大的功能包 ros_control功能包 也是ros_control软件框架 ros中会提供很多机器人相关的功能，机器人导航、定位等，但这些功能基本都停留在机器人上层应用的一个阶段的功能包 这些功能包最终如何应用到机器人上去 ！！！部分就是ros_control的作用 ros_control是什么？ ROS为开发者提供的机器人控制中间件 包含一系列控制器接口、传动装置接口、硬件接口、控制器工具箱登登 可以帮助机器人应用功能包快速落地，提高开发效率 来源： CSDN 作者： 月照银海似蛟龙 链接： https://blog.csdn.net/qq_32761549/article/details/102739435

　　做过网站优化的朋友都知道，搜索引擎蜘蛛爬行抓取网站时首先会去访问根目录下的robots.txt文件，如果robots文件存在，则会根据robots文件内设置的规则进行爬行抓取，如果文件不存在则会顺着首页进行抓取，那么robots文件的工作原理是什么呢？如何对robots.txt文件进行设置。 　　robots.txt是一个纯文本的文件，文件的名字必须全部小写，并且放置在网站的根目录下面，通过文件中的规则声明网站哪些内容不想被搜索引擎蜘蛛抓取收录，或者指定某个搜索引擎不能收录robots.txt也叫做爬虫协议，遵循爬虫协议的搜索引擎蜘蛛，都会根据协议的内容对网站进行爬虫抓取的。 一、什么是robots.txt？ 　　 这是一个文本文件，是搜索引擎爬行网页要查看的第一个文件，你可以告诉搜索引擎哪些文件可以被查看，哪些禁止。 　　当搜索机器人访问一个站点时，它首先会检查根目录是否存在robots.txt，如果有就确定抓取范围，没有就按链接顺序抓取。 二、robots.txt有什么用？ 　　为何需要用robots.txt这个文件来告诉搜索机器人不要爬行我们的部分网页，比如：后台管理文件、程序脚本、附件、数据库文件、编码文件、样式表文件、模板文件、导航图片和背景图片等等。说到底了，这些页面或文件被搜索引擎收录了，用户也看不了，多数需要口令才能进入或是数据文件。既然这样

赶上了第一天的专业观众以及阴雨天，人不是很多，天也不是很热，也不像是以前领完票进门还得半个多小时。感觉没有太多吸引眼球的机器人，能感觉到的是机器人的发展势头很猛，但相比下，足式或腿式机器人的发展没那么耀眼。 1、先从不严肃的开始，猎豹移动，这四个字让以猎豹为仿生对象的我来说十分耀眼，但是但是。DJ很棒。 2、 格力 的机器人乐队很棒，对机器人的响应速度都能很好的验证，但没看到现场演奏。 3、 优友 的双足，也没看到走起来的效果，但视频里的走的是“太空步”，靠的足底的轮子。 4、 Festo 展示的仿生机器人SmartBird，仿生水母和仿生鱼，但没看到更新的仿生蜘蛛和仿生狐蝠。 5、 宇树科技 的AlienGo和Laikago，和 云深处 的绝影Mini，其中还是AlienGo最突出，但它没能成功地完成下台阶。 6、 山东优宝特智能机器人公司 的E-Dog，玩具狗，但它跑起来的效果看着非常棒。还有他们公司的商用四足机器人YoboGo，膝关节和髋关节的横转自由度均通过四杆机构完成，但因为硬件问题无法进行运动展示。 7、优必选的悟空，噱头很大了，再遇上祖国七十周年，五十六个民族服饰的舞蹈表演看上去非常可爱。没看到Walker，但他们生产的舵机要开始卖了。 来源： https://www.cnblogs.com/zhaochenliang/p/11385235.html

https://leetcode-cn.com/problems/walking-robot-simulation/ 机器人在一个无限大小的网格上行走，从点 (0, 0) 处开始出发，面向北方。该机器人可以接收以下三种类型的命令： -2：向左转 90 度 -1：向右转 90 度 1 <= x <= 9：向前移动 x 个单位长度 在网格上有一些格子被视为障碍物。 第 i 个障碍物位于网格点 (obstacles[i][0], obstacles[i][1]) 如果机器人试图走到障碍物上方，那么它将停留在障碍物的前一个网格方块上，但仍然可以继续该路线的其余部分。 返回从原点到机器人的最大欧式距离的平方。 示例 1： 输入: commands = [4,-1,3], obstacles = [] 输出: 25 解释: 机器人将会到达 (3, 4) 示例 2： 输入: commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]] 输出: 65 解释: 机器人在左转走到 (1, 8) 之前将被困在 (1, 4) 处 提示： 0 <= commands.length <= 10000 0 <= obstacles.length <= 10000 -30000 <= obstacle[i][0] <= 30000 -30000 <= obstacle[i][1] <

写在最前 　　程序是为人类服务的，最近正好身边小伙伴们在做球衣生意，当然是去nikenba专区购买了，可是有些热门球衣发布几分钟就被抢完，有些折扣球衣也是很快就被抢售一空，那么我们只能靠自己的眼睛一直盯着网站吗？NoNoNo，作为计算机专业的学生，怎么能为这种事情浪费时间呢？那肯定想法就是写爬虫自动比对价格啊，后来又在想，爬虫数据也是在PC端啊，该怎么实时提醒我们呢？再弄一个微信机器人发送数据不就可以了吗？说干就干，代码开撸 先看下效果： 准备工作： 首先本文使用py3，需要安装以下库: 1)itchat 2)requests 分析网页： 首先我们需要做什么？毫无疑问，分析网页，因为最重要的一步就是获取数据，那么如何获取数据就是我们首先要克服的困难 附上 nike nba专区地址： https://www.nike.com/cn/w/nba-sleeveless-and-tank-tops-18iwiz9sbux 首先我们要明确一个地方，我们的目的是实时监控热门打折球衣，所以我们的价格肯定首先降序排列，不过先不用着急，打开F12先看下调试器，对了我使用的是chrome浏览器 由于我们是先打开网页再打开调试窗口，所以目前我们看不到数据，别急，我们刷新一下再看 哦吼，完蛋，怎么这么多东西貌似根本没法看 别急 继续分析，作为一个学（qiong）生（bi）,我们肯定先关注价格了

移动互联网时代，越来越多的互联网企业不断地追求一个“快”字，但是在众多企业在软件测试过程中都普遍存在不断缩短的迭代周期与落后的测试流程之间的矛盾，而RPA的出现就能很好的解决这一矛盾。 机器人流程自动化 （RPA）可以大幅地削减测试成本，并且提高测试的准确率和测试速度，缩短测试周期，并且RPA的部署简单，投入较少，帮助企业抢先一步抢占用户，占领市场。 当前，市场上众多的自动化测试工具都普遍存在一下问题： 1、操作复杂 市面上大部分的自动化测试工具，都是将自动化脚本以代码的形式展现给编写人员，这就要求测试人员需要具备一定的阅读和编写代码的能力，但是，绝大部分的测试人员是不具备这项能力的。这就造成了自动化测试工具和软件测试人员间的一个不可调和的矛盾，同时也提高了工具的使用门槛。 2、业务流程不清晰 上面提到了，由于脚本以代码形式展现在测试人员面前，因此很难清晰地展现该用例所涉及的业务流程，不熟悉该用例的测试人员，可能需要反复阅读代码，才能了解该用例所涉及的业务流，这样也就加大了测试遗漏的风险。 3、测试用例编写成本高 单条测试用例，从脚本录制，到代码编写，可能花费数小时的时间，费时费力。这便无形中增加了测试的成本，同时也造成了大部分的测试人员不愿意使用自动化工具。 RPA软件对于软件自动化测试是颠覆性的，RPA在软件自动化测试中的优势： 图形化流程展示 测试用例（业务流程