概览   既是在目前严峻的经济形势下,仍有面向各个新应用领域的机器人不断涌现出来。在制造业方面,尽管增长速度受到资金的限制,机器人的数量仍在不断增加。另外,医疗、服务、空间和军事领域等机器人市场也在增长中。与此同时,曾经是科幻小说素材的消费机器人时代已随着清扫机器人的出现而到来并开始改变我们的日常家庭生活。   LabVIEW机器人模块带有全新的功能完备的"机器人"选板,其中包含了设计下一代机器人控制器所需的全新算法。这个全新的函数选板包含了从传感器驱动程序直至反向运动学的所有功能。详情请参考LabVIEW帮助(见下面的链接),了解关于机器人VI的更多信息。   · 利用连接VI与其他机
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VisionMaster算法平台SDK Demo使用说明V4.1.0 VisionMaster算法平台SDK开发指南(.NET)V4.1.0
2022-06-08 16:56:19 1.85MB 算法 sdk 海康机器人 工业相机
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主要研究的是生成式聊天机器人,这种方式区别于检索式的聊天机器人,使得聊天机器人的迁移性与泛化性更佳。具有非常广阔的应用场景。本文首先对生成式聊天机器人领域主流框架进行实验,在此基础上加入attention注意力模型机制来提高生成效果,为了避免大量的无意义的安全回复,又采用强化学习评估对话的未来奖励,保证对话的自然流畅
2022-05-09 19:17:06 17KB 深度学习 算法 文档资料 人工智能
cpp_robotics:机器人算法的C ++示例代码
2022-03-30 19:59:06 9.8MB tracking localization algorithms mapping
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1、简单介绍了SLAM基本概念和目的! 2、简单介绍了经典视觉SLAM框架! 3、PDF格式的PPT只读文档!
2022-01-27 19:04:36 604KB 计算机视觉 机器人 算法 图像识别
Python机器人 机器人算法的Python代码。 目录 这是什么? 这是机器人算法的Python代码集合。 特征: 易于阅读,可以理解每种算法的基本概念。 选择了广泛使用和实用的算法。 最小依赖性。 有关更多详细信息,请参见本文: ( ) 要求 要运行每个示例代码: 的Python 3.9.x 麻木 科学的 matplotlib 大熊猫 开发: pytest(用于单元测试) pytest-xdist(用于并行单元测试) mypy(用于类型检查) Sphinx(用于文档生成) pycodestyle(用于代码样式检查) 文献资料 本自述文件仅显示了该项目的一些示例。 如果您对每种算法的其他示例或数学背景感兴趣, 您可以在线查看完整的文档: : 所有的动画gif都存储在这里: 如何使用 克隆此仓库。 git clone 安装所需的库。 使用conda: conda env创建-f environment.yml 使用pip: 点安装-r requirements.txt 在每个目录中执行python脚本。 如果喜欢,可
2022-01-11 15:08:34 8.82MB python algorithm control robot
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dijkstra算法代码matlab 机器人算法 来自 AtsushiSakai/PythonRobotics onlytailei/CppRobotics 和 AtsushiSakai/MATLABRobotics 的机器人算法集合 目录 这是什么? 这是 Python C++ 和 Matlab 中机器人算法的代码集,特别是用于自主导航。 特征: 易于阅读以理解每个算法的基本思想。 选择了广泛使用和实用的算法。 最小依赖性。 有关更多详细信息,请参阅本文: 要求 PYTHON Python 3.7.x(不支持 2.7) 麻木的 scipy matplotlib 熊猫 C++ 制作 opencv 3.3 特征 3 MATLAB 文档 如何使用 本土化 扩展卡尔曼滤波器本地化 文档: SLAM 同时定位和映射 (SLAM) 示例 迭代最近点 (ICP) 匹配 这是一个带有奇异值分解的 2D ICP 匹配示例。 它可以计算点到点之间的旋转矩阵和平移向量。 参考: 批量捆绑调整 路径规划 基于网格的搜索 Dijkstra 算法 这是使用 Dijkstra 算法的基于 2D 网格的最短路径规划
2021-12-17 19:30:52 37KB 系统开源
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人机对战,可以对手牌分析,叫地主,出牌,出牌分析。
2021-09-30 22:49:45 3KB 斗地主ai算法
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移动机器人路径规划 几种A*算法改进matlab实现,可直接运行。适用于初学者基于A*算法进行改进,容易理解并上手,
2021-08-26 09:11:53 26KB 移动机器人 算法 matlab 路径规划
摘 要:机器人足球仿真系统提供了实时对抗环境下研究多智能体协作问题的一个良好平台。本文基于仿真环境下的理论基础及模型,通过逐场次逐帧地测试与分析研究,设计出用于控制机器人协作队形的三角进攻算法,并对基于算法形成的进攻队形的决策形式和机制、角色形成与定制,以及行为分解与规划作了研究。经过对比分析,基于三角进攻算法的机器人控制策略在对射门机会的把握、队员间配合以及动作行为的执行精准度上获得了较为明显的改进。 1 引言 在人工智能技术逐步发展的历程中,对多智能体系统的研究一直是该领域的一个重要方向,并已成为一个热点问题。多智能体系统的研究包涵了智能体之间的相互协作及任务规划、体系结构设计及生长、自
2021-07-21 21:27:02 612KB 机器人 算法 系统仿真
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