学习图像识别处理，想在数据分析竞赛中取得较高的排名，看了《深度学习技术图像处理入门》电子书，一边看电子书一边做标记，对配套的代码也做了测试，收获颇多。从机器学习、图像处理的基本概念入手，逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。学习理论后做实验

定位技术是机器人实现自主定位导航的最基本环节，是机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态。激光雷达的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常，激光SLA

激光SLAM技术凭借稳定、可靠等性能优势，已成为机器人自主定位导航的核心技术，当前，我国激光SLAM导航技术日益成熟，移动机器人行业也进入了新的发展时期。同世界机器人大国相比，我国对移动机器人的研究虽起步较晚，但却发展迅速。近年来，随着智能领域的快速发展，

在刚发布SLAM Cube不久，思岚科技又宣布推出全新SLAM 3.0系统。作为新一代导航产品的SLAM Cube与SLAMWARE Core在处理速度、性能、效率等方面都有了质的提升。为了帮助机器人适应多种应用环境，思岚科技推出全新SLAM 3.0系统，

SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题，为了让大家更多的了解SLAM，以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类来

运动规划是一个很大的概念，从机械臂的运动、飞行器的飞行，到扫地机的清扫，机器人的移动，其实这些都是属于运动规划的范畴。但 扫地机器人 作为最早出现在消费市场的服务机器人之一，它需要的路径规划算法更为复杂。空间覆盖扫地机器人所需要的功能跟市面上的机器人有所不

雷锋网按：本文为PerceptIn联合创始人兼CEO张哲参加今年5月29日至6月3在新加坡举行的ICRA大会的感想，主要分享作者关于各个种类的SLAM及相关研究应用的看法和思考。张哲，纽约州立大学机器人方向博士，清华大学自动化系本科。2009-2014年在

2005年，斯坦福大学的无人驾驶车 Stanley 在 DARPA 无人驾驶车挑战赛中获得冠军。斯坦福大学教授，斯坦福人工智能实验室主任，Stanley 团队队长 Sebastian Thrun 透露说，Stanley 使用 SLAM 作为其核心驾驶算法，

本篇文章把两个 SLAM子任务作为机器学习问题，研发出了两个简单的数据生成器，用几百行代码就可以实现，设计了两个可以实时运行的简单的卷积神经网络，并且在人工合成数据和真实数据上都对它们进行了评估。第一个网络，MagicPoint，对单一图像进行操作，并且提

视觉SLAM 是指用相机解决定位和建图问题。本文以一个小机器人为例形象地介绍了视觉SLAM的功能及特点。SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主

近日，高仙宣布完成A轮千万级美元融资，将持续投入预算用于SLAM2.0的研究和探索。目前，高仙自主移动导航系统在国内的市场占比已达到60%。新智元对高仙创始人程昊天进行了专访。高仙成立于2013年，以SLAM2.0技术体系为核心，技术方案以语义分析、机器学

目前实验室做机器人，主要分三个方向，定位导航，建图，图像识别，之前做的也是做了下Qt上位机，后面又弄红外识别，因为这学期上课也没怎么花时间在项目，然后导师让我们确定一个方向来，便于以后发论文什么。

SVO[1]顾名思义是一套视觉里程计算法。相比于ORB-SLAM，它省去了回环检测和重定位的功能，不追求建立、维护一个全局地图，更看重tracking的效果，追求高计算速度、低CPU占用率，所以SVO非常适合在计算资源有限的移动设备上使用。SVO对PTAM

Thrun S, Burgard W, Fox D. 《Probabilistic robotics》[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005. 《Principles of Robot Motion Theory，Algo