蓝鲸智能轮毂电机驱动器提供电机速度闭环控制，控制精度在1%以内。最大功率1080W（单路540W）。工作电压12V到36V（支持锂电池）。尤其在低速条件下，我们的性能远远超过市场上的其他驱动器。不仅如此，我们还提供这款驱动器的ROS驱动程序。这样您可以在ROS中直接控制电机运动。同时此驱动器还提供9轴陀螺仪数据，里程计数据。方便继续开发ROS相关的导航程序。并且此驱动器可以选配红外传感器和超声波传感器，天津激光雷达机器人酒店，天津激光雷达机器人酒店，直插即可。蓝鲸智能轮毂电机驱动器性能强大功能齐全，天津激光雷达机器人酒店，是机器人开发的优先方案。 Ubuntu 如何设置静态IP。天津激光雷达机器人酒店

从简单的图像分类到3D姿势估计，计算机视觉中不乏有趣的问题。我们**感兴趣的问题之一就是物体识别。像许多其他计算机视觉问题一样，现在仍然没有明显“比较好”的方法来解决问题，这意味着仍有很大的改进空间。从简单的图像分类到3D姿势估计，计算机视觉中不乏有趣的问题。我们**感兴趣的问题之一就是物体识别。像许多其他计算机视觉问题一样，现在仍然没有明显“比较好”的方法来解决问题，这意味着仍有很大的改进空间。从简单的图像分类到3D姿势估计，计算机视觉中不乏有趣的问题。我们**感兴趣的问题之一就是物体识别。像许多其他计算机视觉问题一样，现在仍然没有明显“比较好”的方法来解决问题，这意味着仍有很大的改进空间。视觉机器人配送蓝鲸ROS系统linux镜像发布。

曲面方程（可以是高维）的参数通常都满足这样一个条件，参数同时放大一个倍数，曲面方程不变，以平面方程为例：A*x+B*y+C*z+D=0。让A、B、C、D同时放大两倍，原方程表示的平面显然不变。用多个点来拟合一个曲面时，因为上述性质，会导致参数空间存在一个稳定的平凡解，用迭代法求解时，算法容易陷入这个无意义的平凡解，因而拟合失败。平凡解：所有参数为零。规避这个平凡解的办法是，将平凡解从参数空间中消除，通常的实现方式是修改算法，增加参数限制条件。本文要介绍的一个小技巧是：直接固定一个参数，因为参数的***值没有意义，相对大小才是有意义的，所以可以直接将一个参数固定为1这个技巧需要注意的地方是：参数有多个，我们需要固定的参数的真实值不能为零（零值没有比值，所以不能用）。在实际运用时，我们虽然不知道参数的真实值（知道了就不求了），但可以确定某个参数肯定不能为零，因此固定参数的选择还是很容易实现的，本方法的可行性也就得到了保障。欢迎更多技术交流，登录蓝鲸智能机器人（深圳）有限公司官方网站，可以找到论坛入口。

蓝鲸智能机器人的伽利略视觉导航系统成功应用在叉车产品上，伽利略视觉导航系统能通过单个摄像头获得在工厂中的叉车的实时定位，定位信息汇总到改公司工厂的ERP系统里面用作统计和整体调度。本场景所在工厂仓库总共6个车间，万余平米，叉车加装伽利略视觉导航系统后可以获得实时定位，并且在地图中显示所在位置，并且定位系统并没有要求叉车自身有里程计等信息的上传，完全控制上**于叉车的系统，这样系统的**性方便了系统的加装和对接，简化了应用流程，降低了硬件门槛。蓝鲸的小强机器人提供手机遥控app安卓版。

视觉slam技术还有以立体双目视觉为主的方案，这类方案和单目视觉slam技术关键上是一样的，通过借助双目已知的基线距离来解决尺度问题，但是它们的缺陷也是基线固定。双目固定的基线会导致系统有盲区视野和有效测量距离的矛盾，基线越长有效测量距离越远，同时近距离的盲区会变大，视野变小；基线缩短，盲区变小，视野变大，但是有效测量距离越短。单目利用相邻帧来进行三角定位，此时基线是不固定的可以自适应（通过相邻帧的选择实现）。立体双目视觉还存在相对运动的干扰，摄像头不动，物体移动，移动物体上的特征点会严重干扰视觉定位。单目视觉技术因为通过相邻帧来确定特征点深度，移动物体上的特征点会因为无法满足匹配关系而无法进行深度信息提取，导致它们不参与视觉定位而被自动过滤。因此双目视觉slam技术对场景大小变化的适应性更差，同时对动态场景的适应性也更差。串联机器人：需要减速器；驱动功率不同，电机型号不一；电机位于运动构建，逆解复杂。导航机器人快递

蓝鲸智能带你认识AI Planning。天津激光雷达机器人酒店

什么是AIplanning我们从一个例子入手。假设现在我们在一个两层的大楼里面有一个扫地机器人。机器人需要能够在两层打扫。两层楼之间移动可以坐电梯也可以做楼梯。那么我们如何实现让机器人同时打扫两层的功能呢？每一层的打扫都很容易实现，坐电梯的过程也很容易实现。问题在如如何让机器人理解到想要从一层到二层需要坐电梯。当然你可以通过写程序让机器人在打扫完成一层之后，再坐电梯去打扫另外一层。但是假如电梯现在没电了，需要走楼梯才能到另外一层，那你有要重新写一个程序。整个的动作规划写的非常死。这个就是AIPlanning需要解决的问题。就是从一个初始状态，如何经过一系列操作到一个终止状态的问题。对于上面的扫地问题。就是如何从两层楼都很脏的状态到达两层楼都干净的状态。我们人当然可以很轻松的知道，打扫完成一层后，坐电梯或者走楼梯到达另外一层接着打扫。机器人也要自己能够做这种规划。这种规划就是AIPlanning。天津激光雷达机器人酒店

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