【干货】仙知常见FAQ集（六）
单激光雷达仅能扫描到机器人前面的区域，当装载了货物之后便无法看到车身后面的区域；双激光雷达360°无死角覆盖，前面的激光负责定位，后面的激光负责避障，安全性更高。
机器人通过什么技术感知外部世界 实现自主行走
在实现机器人行走的过程中，会涉及到视觉、超声波、激光雷达等传感器，激光雷达凭借激光良好的指向性和高度聚焦性，已经成为移动机器人的核心传感器，同时，它也是目前最稳定、可靠定位技术。
DIY机械手臂（Part 2）：设计实心底座
在这个教学中，我们会讨论如何制作机器手臂的底座，以及如何让底座的结构容纳我们的步进马达。这次的讨论同时涵盖了几项新的数字工具，包含设计我们需要的完美圆形结构和把马达与底座整合，支撑机器手臂。
ROPS让你更容易的开发机器人
虽然你很难找到PCI-e电机控制器或激光雷达，但速度快，延迟低。这就是ROPS的用武之地，可以作为PCI-e与CAN和RS485等总线之间的桥梁，您可以在电机控制器和传感器上找到它们。
机器人路径规划算法，全局路径规划与局部路径规划究竟有哪些区别？
路径规划是移动机器人导航最基本的环节，指的是机器人在有障碍物的工作环境中，如何找到一条从起点到终点适当的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有障碍物。
自动机器学习简述（AutoML）
自动机器学习（AutoML）的目标就是使用自动化的数据驱动方式来做出上述的决策。用户只要提供数据，自动机器学习系统自动的决定最佳的方案。领域专家不再需要苦恼于学习各种机器学习的算法。
SLAM大法之回环检测
随着路径的不断延伸，机器人在建图过程中会存在一些累计误差，除了利用局部优化、全局优化等来调整之外，还可以利用回环检测来优化位姿。
机器人是如何完成避障实现智能行走？
避障是指机器人在行走过程中，通过传感器感知到其路线规划上存在的动态或静态障碍物，按照一定的算法实时更新路径，避开障碍物，最终到达目的地。
机器人主流定位技术 激光SLAM与视觉SLAM谁更胜一筹
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。目前SLAM （Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建）是业内主流的定位技术，有激光SLAM和视觉SLAM之分。
机器人底盘部分如何快速集成？
本文主要基于思岚科技的SLAMWARE解决方案的机器人底盘部分集成，主要分为硬件集成、结构集成和固件集成这几部分，以下将为大家详细讲解！
ZLG深度解析——语音识别技术
语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
如何使用人工智能构建聊天机器人？
一些聊天机器人甚至根据之前的对话呈现当前用户的偏好，以便为用户交互提供更真实的感觉。利用自然语言处理（NLP）、向量机、启发式和人工神经网络的组合，聊天机器人可以被设计为像人类一样智能响应。
2D激光雷达如何实现3D应用？
2D激光雷达除了实现定位、建图、多点触摸等应用外，还能用来做3D建模与环境扫描。肯定会有人好奇，2D激光雷达扫描出来的图像应该是平面图，怎么将2D平面图变为三维的立体图呢？
机器人领域十大核心技术
人工智能的发展成为趋势已是必然，机器人领域也将随之大放异彩，那么在机器人领域有哪些核心技术呢？今天我们就来盘点下机器人领域的10项核心技术。
让伺服机运转顺畅的ROS程序设计
ROS（Robot OperatingSystem）是开源的机器人系统平台。使用这个之后，机器人就可以看见东西、测绘、导航，或是以最新的算法作用于周围的环境当中。假如想要制造复杂的机器人，已经准备好的ROS程序代码就能派上用场。
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