ROS2:从初识到深入,探索机器人操作系统的进化之路
前言
最近开始接触到基于DDS的这个系统,是在稚晖君的机器人项目中了解和认识到。于是便开始自己买书学习起来,感觉挺有意思的,但是只是单纯的看书籍,总会显得枯燥无味,于是自己又开始在网上找了一些视频教程结合书籍一起来看,便让我对ROS系统有了更深的认识和理解。
ROS的发展历程
ROS诞生于2007年的斯坦福大学,这是早期PR2机器人的原型,这个项目很快被一家商业公司Willow Garage看中,类似现在的风险投资一样,他们投了一大笔钱给这群年轻人,PR2机器人在资本的助推下成功诞生。
2010年,随着PR2机器人的发布,其中的软件正式确定了名称,就叫做机器人操作系统,Robot Op
从基础到人脸识别与目标检测
前言
从本文开始,我们将开始学习ROS机器视觉处理,刚开始先学习一部分外围的知识,为后续的人脸识别、目标跟踪和YOLOV5目标检测做准备工作。我采用的笔记本是联想拯救者游戏本,系统采用Ubuntu20.04,ROS采用noetic。
颜色编码格式,图像格式和视频压缩格式
(1)RGB和BGR:这是两种常见的颜色编码格式,分别代表了红、绿、蓝三原色。不同之处在于,RGB按照红、绿、蓝的顺序存储颜色信息,而BGR按照蓝、绿、红的顺序存储。
rgb8图像格式:常用于显示系统,如电视和计算机屏幕。
RGB值以8 bits表示每种颜色,总共可以表示256×256×256=16777216种颜色
由通义千问驱动的人形机器人具身智能Multi-Agent系统
申昊科技人形机器人小昊,集成通义千问多模态大模型的具身智能系统,旨在讲解销售、迎宾表演等场景。机器人通过语音、动作等方式与用户互动,利用云端大语言模型处理自然语言,结合视觉、听觉等多模态感知技术,实现流畅的人机对话、目标追踪、展厅讲解等功能。
一文详解阿里云可观测体系下标签最佳实践
在当今数字化转型加速的时代,企业 IT 系统的复杂度与日俱增,如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商,提供了一整套全面的可观测性解决方案,覆盖从业务、端侧(小程序、APP、H5 等)、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系,旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中,标签(Tag)作为一种核心组织和管理手段,在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用,以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
基于文档智能&RAG搭建更懂业务的AI大模型
本文介绍了一种结合文档智能和检索增强生成(RAG)技术,构建强大LLM知识库的方法。通过清洗文档内容、向量化处理和特定Prompt,提供足够的上下文信息,实现对企业级文档的智能问答。文档智能(Document Mind)能够高效解析多种文档格式,确保语义的连贯性和准确性。整个部署过程简单快捷,适合处理复杂的企业文档,提升信息提取和利用效率。