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蓝鲸自动充电模块利用充电桩的红外信号进行定位，实现机器人底盘的自动充电功能。用户只需要分别将充电桩固定在墙角，充电模块固定在机器人底盘的合适位置上就可以开始使用了。用户通过程序向机器人发送开始充电的信号，机器人底盘即可开始自动的向充电桩移动，完成充电过程。蓝鲸自动充电模块利用充电桩的红外信号进行定位，实现机器人底盘的自动充电功能。用户只需要分别将充电桩固定在墙角，充电模块固定在机器人底盘的合适位置上就可以开始使用了。用户通过程序向机器人发送开始充电的信号，机器人底盘即可开始自动的向充电桩移动，完成充电过程。蓝鲸自动充电模块支持ROS驱动集成方便。重庆送餐机器人消杀

DirectSparseOdometry(DSO)是业内很流行的lsd_slam系统作者的学生JakobEngel开发的,实测性能和精度优于lsd_slam。蓝鲸智能机器人团队通过自研机器人平台，搭载1080P单目相机，实现了基于一个普通摄像头扫描稠密点云的效果，并且建立了3维环境模型。想要实现视觉导航，空间的三维模型是必须的。蓝鲸智能机器人团队开发出一个非常有效的建立空间模型的算法。具有准确度高，运行效率高的特点。蓝鲸智能机器人团队在原有算法的基础上进行了进一步优化，增加了地图的保存和载入功能，使其更加适用于实际的应用场景。不仅通过单目相机实现3维建模，而且进行了工程化导航应用。山东移动机器人酒店并联机器人：无需减速器，成本比较低；所有的驱动功率相同、易于产品化；电机位于机架，易于实时控制。

单目视觉slam算法分成两种，一种是基于特征点，另一种是不用特征点的直接法。特征点法通过相邻图像帧的特征点匹配和三角定位来确定特征点的三维坐标，然后利用这些已经确定三维坐标的特征点来确定摄像头的运动和姿态。直接法则利用相邻图像强度变化信息，来直接计算摄像头姿态和图像像素的深度信息。特征点法的优势是，特征点的提取和匹配比较稳定，不容易受光照变化的影响，同时特征点还能用于闭环检测，闭环检测可以消除累计误差，极大地提高建图定位精度。因为要进行特征点的提取和匹配，特征点方法的运算量比较大。直接法的优势是，相比特征点方法只计算特征点的三维信息，它可以计算图像中绝大部分像素的深度信息，从而建立稠密的三维地图，稠密的三维地图能很方便的运用于后续的机器人导航避障。但是直接法容易受光照强度变化的影响，同时缺乏可靠、稳定的闭环检测方法，大场景的建图误差会更大。

在训练机器学习模型时，通常需要将数据表示为固定大小的向量。由于事先不知道图像中的对象数量，因此我们不知道正确的输出数量。因此，需要进行一些后处理，这增加了模型的复杂性。历史上，使用基于滑动窗口的方法来处理可变数量的输出。通过为所有不同位置生成该窗口的固定大小的特征。获得所有预测后，一些被丢弃，一些被合并以获得较终结果。在训练机器学习模型时，通常需要将数据表示为固定大小的向量。由于事先不知道图像中的对象数量，因此我们不知道正确的输出数量。因此，需要进行一些后处理，这增加了模型的复杂性。历史上，使用基于滑动窗口的方法来处理可变数量的输出。通过为所有不同位置生成该窗口的固定大小的特征。获得所有预测后，一些被丢弃，一些被合并以获得较终结果。蓝鲸智能机器人技术论坛。

实时显示机器人当前姿态是一件很酷的事情，在ROS中借助rviz可以轻松实现这个目标。先用solidworks 建立小车模型，并下载安装好solidwork转udrf插件。打开udrf插件。两个轮子底盘整个模型需要3个link，3个joint.首先编辑base_link,留意上文中全局坐标系。左右轮设置后开始导出。现在我们已经获到了机器人的udrf文件，生成的整个文件夹是一个ROS包， 修改launch文件夹内的文件 ,false改true。将这个ros包复制到ROS工作空间中，catkin_make编译后就可以用本文开头的方法测试使用了。我们正在研究给机器人装上“眼睛"，使它具有人工智能，会“学习”和适应环境的变化。湖北送料机器人快递

机器人的自动充电套件加快机器人研发进程。重庆送餐机器人消杀

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