1.?移动源码ƶ??????˵???Դ??
2.如何用PS画Android机器人？
3.TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台
4.斯坦福华人团队发布开源居家保姆机器人Mobile ALOHA(阿罗哈)，懒人必备！机器
5.SRV1机器人SRV1特点
6.Gmapping-移动机器人是人底怎么构建地图

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       年首发AI机器人自动刷：广告流量，AI区块链投资源码，盘源游戏挖矿分红接入码支付，码移可打包app+安装教程

       AI机器人自动刷广告流量，动机底盘低位密集筹码比例源码AI区块链投资源码，器人游戏挖矿分红接入码支付，移动源码全面覆盖流量、机器投资、人底游戏分红与支付需求。盘源整合资源，码移打造高效营销与收益解决方案。动机底盘

       修复短信接口，器人支持短信宝接码，移动源码确保信息传递畅通无阻。

       采用码支付接口，便捷安全，满足多样化支付需求。

       AI流量机器人，实现自动化流量获取与盈利，购买后即可享受躺赚收益。

       后台功能完善，可自由设置机器人每天的佣金数额，对接短信功能与个人免签码支付，灵活管理。

       系统兼容Windows r2，支持Apache2.4与php5.4-6，适配MySQL5.5数据库，构建稳定高效运行环境。

       提供.2M压缩文件，包含移动端WAP版，覆盖多端需求。

       预览相关文档与操作指南，方便用户快速上手。

       进行数据库配置调整与TP伪静态设置，优化系统性能。

       完成数据库文件上传，确保系统功能的全面实现。

       提供额外代码配置，包括codepay/pay.php 和 codepay_config.php 文件，便于配置码支付id与秘钥，确保支付环节的安全与高效。

如何用PS画Android机器人？

       Android是ao 指标源码一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发。Android操作系统最初由Andy Rubin开发，主要支持手机。年8月由Google收购注资。年月，Google与家硬件制造商、软件开发商及电信营运商组建开放手机联盟共同研发改良Android系统。随后Google以Apache开源许可证的授权方式，发布了Android的源代码。第一部Android智能手机发布于年月。Android逐渐扩展到平板电脑及其他领域上，如电视、数码相机、游戏机等。

TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台

       TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台是全球最受欢迎的ROS平台，以小型、低成本、可编程的移动机器人形式出现，广泛应用于教育、研究和业余爱好。

       TurtleBot3系列，如TurtleBot3 Burger和TurtleBot3 Waffle Pi，提供移动跟随功能，集成开放式机械手，能够实现°激光距离传感器LDS-，模块化执行器，以及可扩展性，支持多种自定义选项，如控制板、计算机和传感器等，具有强大的传感器阵容和尺寸小的特性。

       TurtleBot3 Burger和Waffle Pi提供了强大的功能，如使用增强的°LiDAR、9轴惯性测量单元和精确编码器，以及Intel®RealSense™和识别SDK等，支持自主定位与导航、SLAM地图构建、物体识别与抓取等功能，适合ROS教学、科学研究、多机器人协作，记忆方块源码以及机器人爱好者的产品原型设计。

       此外，TurtleBot3还具备强大的传感器阵容，包括增强的°LiDAR、9轴惯性测量单元和精确编码器等，配合功能强大的Intel®RealSense™和识别SDK，以及高效率的Raspberry Pi相机，是制造移动机器人的最佳硬件解决方案。

       TurtleBot3的硬件、固件和软件是开源的，方便用户下载、修改和共享源代码，所有组件均采用注模塑料制造，成本低廉，也提供3D CAD数据用于3D打印。对于想要自己制作OpenCR1.0板的用户，详细信息包括原理图、PCB gerber文件、BOM和固件源代码均已开放。

       TurtleBot3的视觉PRO版-TB3汉堡视觉PRO版，结合度SLAM导航和规划、3D点云探测、二维码识别和WIFI通讯模块，实现多智能体组网。旨在成为学生“软件开发”、“动手实践”、“多机器人协作”、“创意展示”、“竞赛”等综合平台，最大程度激发学生们对机器人学习兴趣。

       TurtleBot 2i移动研究机器人基于ROS的模块化机器人平台，对TurtleBot的先前迭代进行了改进，具有全新设计的模块化底盘，并实现了对机械臂的本地支持，提供Pincher MK3 4 DOF机械臂，允许机器人与现实世界中的小物体交互，适合个人自主搭建、机器人研发与教育、多功能机器人研究以及开源社区软件培训。

       TurtleBot 2i配备有ROS开放源码的SDK及示例源代码，帮助使用者开发和测试自己的机器人算法程序，价格便宜，非常适合做机器人研究以及提供个人或家庭的软件毕业源码机器人开发平台，广泛被院校、研究所以及个人采用。智能佳提供专业的技术服务支持团队，确保购买后无忧使用。

斯坦福华人团队发布开源居家保姆机器人Mobile ALOHA(阿罗哈)，懒人必备！

       Zipeng Fu，斯坦福大学AI实验室计算机科学博士生，近日发布了一款居家保姆机器人Mobile ALOHA（阿罗哈），其功能强大，能完成做饭、乘坐电梯、清理桌面、洗碗、摆放物品、倒垃圾、扫地、浇花、陪伴宠物等复杂任务。ALOHA的移动速度与人步行相近，主要依靠两个机械臂完成任务，外观非传统人形设计，成本较低，预估造价3w刀。

       ALOHA设计和性能突出，能辅助人类学习新技能，使之在执行任务时更贴近人类行为。然而，在执行任务时，ALOHA出现了一些小失误，展示了其产品尚不成熟，距离真正的落地和商业化还有一定距离。但总体来说，ALOHA已经满足了人们对于机器人在日常生活中的许多幻想，是懒人的一大福利。

       ALOHA团队已将源代码开源，此举值得称赞。对ALOHA感兴趣的用户可以访问其官网或观看YouTube视频了解更多信息。

SRV1机器人SRV1特点

       SRV1机器人凭借其独特的设计和功能，展现了强大的技术实力。首先，SRV1遵循开源原则，所有软件源码和硬件设计图纸均遵循GPL协议，商城源码推荐便于开发者进行研究和二次开发。

       它具备自主运行能力，能够执行预先编写的自主运行程序，提升了其智能化水平。此外，SRV1还拥有广泛的第三方软件支持，能够与各种环境无缝对接，拓展了其应用的可能性。

       控制方面，用户可以通过软件控制台或网络浏览器实现对机器人的远程遥控，无论是室内还是室外（在视野开阔的米范围内，室内可达米），操作都极为便捷。机器人内置的网络服务器支持视频存档，方便用户记录和回溯操作过程。

       编程方面，机器人能够解析并执行存储在FLASH或内存中的C程序，为开发者提供了丰富的编程选项。终端控制台的存在，使得控制和调试变得更为快速和直观。

       在操作系统兼容性上，SRV1支持GNU/Linux 2.6，同时也支持直接在DSP上通过GNU bfin-elf-工具链进行开发，这意味着它不仅能满足专业开发者的需要，也适合各类技术背景的用户使用。

扩展资料

       SRV1机器人的英文全称是Surveyor SRV-1 Blackfin Robot，是一款开源的可无线控制移动机器人，可传送现场视频，支持自主运行以及集群运行模式，其设计可以广泛应用于研究、教育、勘探等领域。SRV1机器人由SRV1 Blackfin摄像头主板（使用Analog Devices公司的MHz Blackfin BF处理器），CMOS摄像头（分辨率由x到x像素），激光照射点和 WLAN .b/g无线通讯模块组成，并整合到一个双覆带可移动机器人机体之上。

Gmapping-移动机器人是怎么构建地图

       本文将深入解析移动机器人如何利用gmapping算法构建地图，帮助您理解算法原理和流程。首先，gmapping是基于2D激光雷达的RBPF算法，它在室内环境中表现出色，构建精度高，对扫描频率要求低。但随着环境增大，其内存和计算需求也会显著增加，不适合大规模场景。

       使用gmapping，首先需要安装算法功能包，它依赖/tf（机器人关节变换）和/scan（激光雷达扫描数据）。/tf负责机器人姿态的转换，确保地图构建的准确性。在启动前，确保TF树结构正确，然后通过命令查看。gmapping的流程包括理解算法、安装、配置参数、执行算法和保存地图。

       算法核心在于概率描述和迭代式位姿估计。从源码角度看，gmapping是通过一系列函数调用来实现地图构建的。通过学习这些步骤，您可以清晰地理解每个环节的作用和目的。对于更深入的内容，如gmapping源码解读和相关理论，后续文章会陆续发布。

       粒子滤波在gmapping中起到关键作用，它通过机器人不断运动、感知环境信息，逐步缩小位置不确定度，最终实现精准定位。这个过程就像“我”根据机器人观察到的下雪、雾霾和特定语音信息，逐步确定其位置，最终锁定在“北京”。

       总结来说，gmapping构建地图是一个结合算法、硬件和感知数据的过程，通过逐步减少不确定性，为机器人导航提供可靠的地图。对于想要深入了解这一技术的读者，后续内容将提供更详尽的教程和资料。

不可错过的gmapping算法使用与详细解释

       了解移动机器人构建地图的必备条件、算法流程及原理，对gmapping算法的应用与解释进行深入探讨。gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF算法完成二维栅格地图构建的SLAM算法，具有实时构建室内环境地图、计算量小、地图精度高、对激光雷达扫描频率要求低等优点。然而，随着环境增大，构建地图所需的内存和计算量增大，不适用于大场景构图。

       gmapping算法的使用步骤包括了解算法、安装算法、更改参数、执行算法和保存地图。首先，需要理解gmapping基于RBPF算法的工作原理和其在小场景中的优势。接下来，通过ROS提供的功能包，以二进制方式安装gmapping算法，确保机器人具备运行所需的话题和服务，如/tf、/odom和/scan。在更改参数后，启动gmapping算法，其TF树应满足特定的配置。最后，通过命令保存地图至map.pgm和map.yaml文件。

       深入探讨gmapping的前世今生，SLAM问题通过概率描述和分解为机器人定位和地图构建两个问题进行理解。FastSLAM算法采用RBPF方法，将问题分解为估计机器人轨迹和已知机器人位姿进行地图构建。在gmapping中，为解决内存爆炸和粒子耗散问题，提出降低粒子数量和选择性重采样的方法。通过极大似然估计和激光雷达观测模型优化粒子数量，同时通过权重离散程度控制重采样操作，保证算法的有效性。

       gmapping算法流程清晰，从SLAM问题的概率描述到算法分解，再到机器人位姿估计的迭代转换，直至gmapping算法的伪代码，每一步都有其明确的目的和作用。深入理解gmapping源码、已知位姿构建地图算法以及贝叶斯滤波、粒子滤波等主题的相关文章，将在未来陆续发布。

       了解gmapping论文、带中文注释的源码以及相关课件，可关注公众号获取。

       粒子滤波概念通过一个趣味解释进行了形象描述，从理论层面阐述了粒子滤波在机器人定位问题中的应用，如何根据机器人的感受逐步缩小搜索范围，最终得到准确的定位结果。

       总结gmapping算法进行地图构建的流程，从SLAM问题的全面理解到gmapping算法的具体实现，每一步都清晰明了。深入分析算法原理和流程，有助于掌握移动机器人构建地图的关键技术和方法。

从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？

       SLAM，即Simultaneous Localization And Mapping，是一个在移动设备上同时进行定位和地图构建的过程。我们可以通过一个日常例子来理解它，比如家用的智能扫地机器人。

       早期的扫地机器人在工作时，只能简单地避开障碍物，随机游走清扫，导致效率低下且清扫不彻底。然而，随着SLAM技术的引入，现在的扫地机器人能够通过传感器扫描环境，建立地图，并根据自身的定位进行高效的清扫路径规划，包括自动回充、断点续扫等高级功能。这要求机器人具备三大能力：定位（Localization）、建图（Mapping）和路径规划（Route Planning）。

       具体来说，定位是机器人需要知道自己在房间的准确位置；建图是机器人需要构建出对周围环境的详细地图；路径规划是机器人需要找到从当前位置到指定目标的最短路径。这些能力相辅相成，使得扫地机器人能够智能地完成清扫任务。

       SLAM技术不仅在扫地机器人中得到应用，还在自动驾驶、无人机、AR、智能机器人等领域发挥了重要作用。传感器主要分为激光雷达和视觉两大类。激光雷达在早期SLAM研究中较为常用，因其高精度和成熟的解决方案，但价格高、体积大、信息较少的缺点也明显。而视觉SLAM则使用摄像头作为主传感器，广泛应用于AR、自动驾驶等前沿领域。

       定位相关应用中，SLAM技术在自动驾驶中主要用于更精确地确定汽车的位置。在室外导航方面，尽管地图类App已经做得很好，但它们在车道识别、GPS失效区域的定位等方面仍有局限性。通过SLAM技术，可以实现更精准的室内定位，如在电商仓库的AGV机器人、移动机器人等场景。

       建图相关应用中，SLAM可以用于生成物体的三维模型或对较大场景进行三维重建。这在室内场景的三维重建、增强现实游戏、三维漫游等方面有广泛应用。

       关于SFM（结构从运动）和SLAM的区别，它们讨论的是相似的问题，但起源和应用领域不同。SFM强调实时性，通常离线处理，而SLAM更注重实时定位与地图构建。SFM处理的图像通常为同一场景在不同时间、不同相机拍摄的，而SLAM一般要求同一相机的序列图像或连续视频。SFM使用相机作为传感器，而SLAM除了相机外，还会集成惯导、激光雷达等传感器。

       对于快速对自由女神像进行3D重建，考虑到没有特殊硬件的情况下，选择SLAM可能是一个更合适的方式，因为它可以实时处理动态环境，而SFM通常更适合静态场景的重建。

       为了深入学习SLAM，可以参考以下资源：

       基于LiDAR的多传感器融合SLAM系列教程：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM

       系统全面的相机标定课程：单目/鱼眼/双目/阵列相机标定：原理与实战

       视觉SLAM必备基础课程：视觉SLAM必学基础：ORB-SLAM2源码详解

       深度学习三维重建课程：基于深度学习的三维重建学习路线

       激光定位+建图课程：激光SLAM怎么学？手把手教你Cartographer从入门到精通！

       视觉+IMU定位课程：视觉惯性里程计讲教程全部上线！IMU预积分/残差雅克比推导、边缘化约束、滑窗BA！

       手把手图像三维重建课程：系统学三维重建讲全部上线！掌握稠密匹配、点云融合、网格重建、纹理贴图！

       通过这些课程和资源，你可以快速入门SLAM，并在实践中掌握相关技能。

智能电子制作DIY内容简介

       本书是"图解电子创新制作"系列中的一员，分为个章节，旨在帮助读者理解和实践智能电子制作。内容涵盖了广泛的主题，包括：

       机器人基础理论：介绍机器人的基本概念和机构特点，帮助读者理解其工作原理。

       电工学基础：详细阐述电磁装置和机器人驱动链，为后续的学习打下坚实基础。

       半导体器件与芯片：讲解这些关键电子元件的运用，提升电子技术能力。

       光电子学与音频电子学：探索光学和声音信号处理的电子技术。

       布尔逻辑运算与电路设计：教授基本逻辑操作和电路构建原理。

       电源电路与时序逻辑：深入解析电源管理与控制逻辑电路设计。

       编程基础：通过PBASIC，引导读者入门编程在机器人中的应用。

       移动机器人制作：提供实用的制作步骤和实例，适合初学者实践。

       导航方法：介绍机器人定位和路径规划的相关知识。

       书中特别注重实践环节，对实验中可能遇到的问题进行了详尽的分析和解决方案，还分享了作者的实战经验和相关源代码。无论是智能电子产品研发人员，还是机器人制作爱好者，甚至是电子爱好者和高中生，都能从中受益匪浅，作为课外科技活动的参考资料，它提供了丰富的学习资源和实践经验。

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