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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。

蓝鲸智能机器人深圳有限公司成立于2015年，简称蓝鲸智能，蓝鲸智能机器人深圳有限公司主要团队人员在机器人领域有多年研究开发经验。蓝鲸智能拥有视觉导航方面完整、可靠的解决方案。蓝鲸智能致力于提供超高性价比的机器人自主移动系统，应用在扫地机、服务机器人、安防机器人、工业AGV和无人叉车等产品上。蓝鲸智能已经为数十家机器人相关企业提供了稳定可靠的解决方案。蓝鲸智能将会推出功能丰富的智能移动产品以及解决方案，期待您的合作！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；逆解简单，易于实时控制。

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。蓝鲸ROS系统linux镜像发布。湖北机器人小车

一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置。配送机器人运输

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。配送机器人运输

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