机器人

机器人运动学问题主要是研究机器人关节变量与末端执行器位置和姿态间的关系，包括正运动学问题以及逆运动学问题。 来源： CSDN 作者： wonderball 链接： https://blog.csdn.net/weixin_37801425/article/details/104757622

1:无需传统话机手动拨号，单日有效接通800通起，电销业绩提升3倍以上。[强][强] （1）外呼方式灵活：支持电脑点击拨号，系统自动拨号，自动过滤无效号码，员工无需拨号自动电话接入； （2）录音实施抓取: 所有5秒以上的通话录音系统都会实时抓取，好的可以分享，不好的及时改进，更快提高整体有任务水平； （3）工作报表统计：电话量，接通量，平均时长等等，KPI绩效考核一目了然，管理更加专业化简单化； （4）客户管理：挂断自动提醒客户意向程度分类，更方便，不需要再拿笔本子去记录； （5）自动弹屏：跟进客户的时候，再次拨打电话，自动弹屏以前备注过的跟进记录，方便更好的沟通； 来源： CSDN 作者： atiancainaogua 链接： https://blog.csdn.net/atiancainaogua/article/details/104757511

微控API 是一套的微信个人号 接口，它能监测微信中的各种事件，并辅助微信执行各种操作，提供了客户与微信个人号对接的能力，技术上来讲是一款基于MAC/IPAD协议开放性API。杜绝封号，追封，批量封等封号问题，支持多种微信方式接入。 你可以 通过API 实现 个性化微信功能 （例：营销系统、机器人小助手、客服系统等），用来自动管理微信消息 文档地址： 点击这里 https://wkteam.gitbook.io/api 在线测试： 点击这里 (https://documenter.getpostman.com/view/1268847/SzKQxKf5?version=latest#355af8ee-0353-4a9e-92f6-ff284c514bec) 来源： https://www.cnblogs.com/wkteam/p/12447086.html

关于"Taxel"一词的解释 —— 机器人触觉 Tactile Sensing —— From Humans to Humanoids 这篇论文可谓是机器人触觉领域知名论文之一。里面反复出现的 “Taxel” 一词让刚开始迈入机器人触觉领域的小白（博主本人）一脸茫然。查阅字典都写的是“紫杉醇”。 终于在一个英文网站找到了正统解释： Taxel一词的解释 大概意思就是： Taxel 其实是 ta ctile pi xel 的缩写, 直译过来就是接触像素点。 给自己码一下也供大家参考。 来源： CSDN 作者： 学电的二哈 链接： https://blog.csdn.net/qq_41791529/article/details/104736313

Q1：请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一格开始，每一步可以在矩阵中向左、右、上、下移动一格。如果一条路径经过了矩阵的某一格，那么该路径不能再次进入该格子。例如，在下面的3×4的矩阵中包含一条字符串“bfce”的路径。 [["a","b","c","e"], ["s","f","c","s"], ["a","d","e","e"]] 分析：深度优先搜索遍历 递归参数：i，j：行列索引；k：目标字符串的索引 递归终止条件：1、数组越界。2、字符不匹配。3、当前元素已被访问过-------false 若字符全部匹配，k==len(word)---------------true class Solution: def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool: #访问标记数组 visited = [[0]*len(board[0]) for x in range(len(board))] def dfs(k,i,j): #递归终止条件 if k==len(word): return True res = False if 0<=i<len(board) and 0<=j<len(board[0]) and board[i][j]==word[k] and

一、安装 语音识别安装参考文章： 安装教程 二、准备工作 如果没有安装turtlebot3的话需要先进行安装，可以参考我前面的博客： 传送门 2.1 机器人位置初始化 本节博客要做的是利用科大讯飞的开源语音识别来导航turtlebot，也是展示服务机器人最基本的功能之一吧，那么要做到人工智能，像我在《ros机器人编程实践（7）》中写的使用rviz的 2D pose Estimate 来人工标定机器人在rviz中的初始位置显然是不合理的，所以首先编写脚本初始化位置，然后加入到启动rviz的launch文件中。 2.1.1 查看初始化位置的话题详情 启动仿真环境： roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch 启动rviz： roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file: = $HOME /map.yaml 查看turtlebot的所有话题： rostopic list 虽然我英文不咋好，但是还是看懂了 /initialpose 哈哈哈哈～ ok查看这个话题的详情： rostopic info /initialpose [1]消息类型是 Type: geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped [2

前言：本博客将结合常用的路径规划算法进行matlab讲解。 一、路径规划问题所需操作 1.生成地图 告诉电脑你的当前地图环境。比如一个迷宫。这里面就涉及一些图像处理的内容，以及如何把地图转换为matlab数据 例子： 有一张原始地图： 现在要将这图片导入matlab中，转换为matlab数据： x=imread('zhousan.png'); 此时生成一个3维矩阵x，格式为372 * 494 * 3。其中372 * 494代表这张图每个像素点的坐标，3表示每个像素点的颜色。 注意：彩色图为三维矩阵，而黑白图为由0，1构成的二维矩阵，0为黑，1为白色 。因此，为方便处理，接下来需要将图片变为黑白，也就是二值化处理。函数为： map=im2bw(x,0.9); //其中x为读入的三维图像数据，0.9为阈值，调整0.9可以改变黑白的效果。此时生成二维黑白图像数据map，格式为372 * 494 此时用 imshow(map) 函数展示效果效果为： 注意：imshow();函数用于将图像矩阵数据显示出图片来，里面可以为三维矩阵，也可以为二维矩阵 接下来，我们希望海洋部分为白色，陆地为黑色，因为方便在海上画线，所以我们要将黑白对调。前面我们提过map数据里面为0，1，0为黑，1为白色。所以我们只需将0.1取逻辑反即可，即 map=~map; 然后再用 imshow(map)

　　在基于位置的视觉控制中，手眼标定起着关键性作用，手眼标定是解决相机与机器人之间位置关系的理论，手眼关系一般有两种形式，一种是相机固定在机器人执行器末端随机器人运动，称为Eye-in-Hand,另一种为相机固定在机器人附近的地面或设备上，不随机器人运动，称为Eye-to-Hand.无论是怎样的形式，最终解决的问题都是同样的，即看到目标物在什么位置，告诉机器人去什么位置执行加工动作。Eye-in-Hand的形式中，相机随机器人运动视野比较宽不会受到机械臂的阻挡，但是存在运动过量可能看不到目标物体，导致目标丢失。Eye-to-Hand的形式中，相机不随机器人运动，固定在一处，能够看到在视野中目标，但是在机械臂移动的过程中容易受到阻挡。两种形式各有利弊，下面是每种形式求取手眼关系的过程。 　　在上图Eye-in-Hand关系图中，机械臂末端带着相机从{C1}移动到{C2}的过程中相机和机械臂末端执行器的固定关系保持不变即： \[{}^{C1}{T_{H1}} = {}^{C2}{T_{H2}}\] 　　同时带有Marker的目标物在机器人世界坐标系中的关系也不变。 \[{}^B{T_O} = {}^{\rm{B}}{T_{H1}} \bullet {}^{C1}T_{H1}^{ - 1} \bullet {}^{C1}{T_O} = {}^{\rm{B}}{T_{H2}}

机器人跳跃问题 题目 机器人正在玩一个古老的基于DOS的游戏。 游戏中有N+1座建筑——从0到N编号，从左到右排列。 编号为0的建筑高度为0个单位，编号为 i 的建筑高度为H(i)个单位。 起初，机器人在编号为0的建筑处。 每一步，它跳到下一个（右边）建筑。 假设机器人在第k个建筑，且它现在的能量值是E，下一步它将跳到第k+1个建筑。 如果H(k+1)>E，那么机器人就失去H(k+1)-E的能量值，否则它将得到E-H(k+1)的能量值。 游戏目标是到达第N个建筑，在这个过程中能量值不能为负数个单位。 现在的问题是机器人以多少能量值开始游戏，才可以保证成功完成游戏？ 输入格式 第一行输入整数N。 第二行是N个空格分隔的整数，H(1),H(2),…,H(N)代表建筑物的高度。 输出格式 输出一个整数，表示所需的最少单位的初始能量值。 数据范围 1 ≤ N , H ( i ) ≤ 1 0 5 1≤N,H(i)≤10^5 1 ≤ N , H ( i ) ≤ 1 0 5 输入样例 5 3 4 3 2 4 输出样例 4 题解 思路 如果H(k+1)>E，机器人就失去H(k+1)-E的能量值，那么E=2*E-H(k+1) 如果H(k+1)<=E，它将得到E-H(k+1)的能量值，那么E=2*E-H(k+1) 利用递推公式来计算跳跃到每一层后的能量值 判断条件是：如果跳跃后其中有任意一层能量值小于

文章目录 一、准备工作 1、pybullet 2、mini cheetah 的模型 3、urdf文件解析 一、准备工作 1、pybullet 我们的仿真环境基于pybullet，因此需要先安装好pybullet，有关pybullet的介绍以及安装在 这篇文章 中有介绍过。 2、mini cheetah 的模型 这里的模型指的是urdf模型，pybullet里面已经预先为我们建立好了urdf模型，在 pybullet_data 这个文件夹内可以找到 在 pybullet_envs/example 里面也有该模型的测试例子。运行效果如下： 例子的代码如下，看起来非常简短。 import pybullet as p import pybullet_data as pd import time p . connect ( p . GUI ) # 连接到仿真服务器 p . setGravity ( 0 , 0 , - 9.8 ) # 设置重力值 p . setAdditionalSearchPath ( pd . getDataPath ( ) ) # 设置pybullet_data的文件路径 # 加载地面 floor = p . loadURDF ( "plane.urdf" ) # mini cheetah的初始位置 startPos = [ 0 , 0 , 0.5 ] #