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野外自主農(nóng)作物探測(cè)機(jī)器人Robotanist使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)方法融合MTI等傳感器信息

來(lái)源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專委會(huì)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/28      主題:其他   [加盟]

Robotanist[14][15]是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院FRC實(shí)驗(yàn)室研制一款野外自主農(nóng)作物探測(cè)機(jī)器人(如圖7(a)(b)),機(jī)器人總重140kg,驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由4個(gè)200W無(wú)刷直流電機(jī)構(gòu)成,通過(guò)50:1的空心軸減速機(jī)可以G達(dá)2m/s的速度在玉米、G粱等農(nóng)作物的地里前進(jìn)。機(jī)器人通過(guò)D端的GPS進(jìn)行全局定位,可實(shí)現(xiàn)10mm的定位精度。前后分別安裝有單線激光雷達(dá),用于檢測(cè)行進(jìn)過(guò)程中掉落的莖桿和障礙物(如圖7(c))。機(jī)器人的姿態(tài)是AHRS使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)方法融合MTI等傳感器信息估計(jì)機(jī)器人相對(duì)與全局坐標(biāo)系的位姿。末端操作器采用二指加持器(如圖7(d)),主要用于加持植物的莖桿并對(duì)其進(jìn)行測(cè)量和數(shù)據(jù)采集。






Jupiter由四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向的底盤和UR5機(jī)械臂組成通過(guò)SSD網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)目標(biāo)物體

通過(guò)2D激光雷達(dá)信息采用Hector SLAM實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)地圖的感知和自主導(dǎo)航規(guī)劃,通過(guò)頂部的RGB-D相機(jī)采集目標(biāo)物體深度和RGB圖像信息

移動(dòng)式操作機(jī)器人平臺(tái)Personal Robot 2可模擬開(kāi)門、打臺(tái)球和畫(huà)畫(huà)

機(jī)器人的學(xué)習(xí)分為三個(gè)部分的軌跡預(yù)測(cè)包括示教者的手部運(yùn)動(dòng)軌跡、示教者的身體移動(dòng)軌跡以及被操作物體的運(yùn)動(dòng)軌跡

仿人操作機(jī)器人Cosero配備7自由度機(jī)械臂裝有Kinect相機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)環(huán)境的3D感知

Cosero是德國(guó)波恩大學(xué)的Sven Behnke團(tuán)隊(duì)根據(jù)家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機(jī)器人基于深度學(xué)習(xí)方法的目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)和RGB-D SLAM等感知測(cè)量

傳感器面臨時(shí)代新機(jī)遇,未來(lái)發(fā)展將呈現(xiàn)哪些趨勢(shì)

機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車等加快落地,智慧城市深入建設(shè),更是為傳感器產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了難以估量的龐大機(jī)遇

中國(guó)移動(dòng)室內(nèi)定位白皮書(shū)

中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴發(fā)布《室內(nèi)定位白皮書(shū)》,對(duì)室內(nèi)定位產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn),深入分析了垂直行業(yè)的室內(nèi)定位需求,并詳細(xì)闡述了實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位的技術(shù)原理, 及室內(nèi)定位評(píng)測(cè)體系

自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)一步推動(dòng)人工智能從感知智能向認(rèn)知智能的演進(jìn)

下一個(gè)十年,智能人機(jī)交互、多模態(tài)融合、結(jié)合領(lǐng)域需求的 NLP 解決方案建設(shè)、知識(shí)圖譜結(jié)合落地場(chǎng)景等將會(huì)有突破性變化

自然語(yǔ)言處理技術(shù)五大技術(shù)進(jìn)展和四大應(yīng)用與產(chǎn)品

自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應(yīng)用和研究領(lǐng)域發(fā)生了許多有意義的標(biāo)志性事件,技術(shù)進(jìn)展方面主要體現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、跨語(yǔ)言 NLP/無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯、知識(shí)圖譜發(fā)展 + 對(duì)話技術(shù)融合、智能人機(jī)交互、平臺(tái)廠商整合AI產(chǎn)品線

深度解析大規(guī)模參數(shù)語(yǔ)言模型Megatron-BERT

NVIDIA解決方案架構(gòu)師王閃閃講解了BERT模型原理及其成就,NVIDIA開(kāi)發(fā)的Megatron-BERT

億級(jí)視頻內(nèi)容如何實(shí)時(shí)更新

基于內(nèi)容圖譜結(jié)構(gòu)化特征與索引更新平臺(tái),在結(jié)構(gòu)化方面打破傳統(tǒng)的數(shù)倉(cāng)建模方式,以知識(shí)化、業(yè)務(wù)化、服務(wù)化為視角進(jìn)行數(shù)據(jù)平臺(tái)化建設(shè),來(lái)沉淀內(nèi)容、行為、關(guān)系圖譜,目前在優(yōu)酷搜索、票票、大麥等場(chǎng)景開(kāi)始進(jìn)行應(yīng)用

基于真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)集的機(jī)器人操作仿真基準(zhǔn)測(cè)試

通過(guò)使用仿真和量化指標(biāo),使基準(zhǔn)測(cè)試能夠通用于許多操作領(lǐng)域,但又足夠具體,能夠提供系統(tǒng)的有關(guān)信息

看高清視頻,如何做到不卡頓

優(yōu)酷智能檔突破“傳統(tǒng)自適應(yīng)碼率算法”的局限,解決視頻觀看體驗(yàn)中高清和流暢的矛盾

京東姚霆:推理能力,正是多模態(tài)技術(shù)未來(lái)亟需突破的瓶頸

姚霆指出,當(dāng)前的多模態(tài)技術(shù)還是屬于狹隘的單任務(wù)學(xué)習(xí),整個(gè)訓(xùn)練和測(cè)試的過(guò)程都是在封閉和靜態(tài)的環(huán)境下進(jìn)行,這就和真實(shí)世界中開(kāi)放動(dòng)態(tài)的應(yīng)用場(chǎng)景存在一定的差異性
 
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