上周的直播中,工程师精彩展示了通过大模型控制机械臂抓取物体的场景,直播刚一结束,后台便涌入了众多小伙伴的咨询,纷纷询问自己如何也能开发出这样的案例。为了满足大家的好奇心与求知欲,本期活动特别策划,将带领大家踏上一段充满挑战与乐趣的旅程——使用RDK X3开发板实现视觉抓取,并在仿真环境中一睹其风采。 演示视频 https://j7h4nezmu0.feishu.cn/wiki/Z965w7j6
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf Introduction Challenge:由于不同的手部姿势和严重的遮挡,目前方法的结果缺乏准确性和保真度。 Main Contribution:提出了一个I2UV-HandNet模型,用于精确的手部姿态和形状估计,以及三维手部超分辨率重建。 具体来说,(1)提出了第一个基于UV的三维手部的形状表示
1 shared_ptr的实现原理 智能指针的一种通用实现技术是使用引用计数。智能指针类将一个计数器与智能指针指向的对象相关联,用来记录有多少个智能指针指向相同的对象,并在恰当的时候释放对象。 每次创建类的新对象时,初始化指针并将引用计数置为1;当对象作为另一对象的副本而创建时,引用计数加1;对一个对象进行赋值时,赋值操作符减少左操作数所指对象的引用计数(如果引用计数为减至0,则删除对象),并
1. 项目介绍 之前买了许多国产单片机esp32c3一直在吃灰,没有发挥它的真实价值。非常感谢硬禾组织的Fastbond2活动,刚好两者经过微妙的碰撞。恰可以用于FastBond2活动主题4 - 测量仪器(单片机开发测试领域),或者用于国产ESP32C3单片机简单应用开发教育等领域。回顾立项过程,且听我娓娓道来! 1.1 立项目标 设计用户操作界面,该设备具备简单易用的操作界
SegICP: Integrated Deep Semantic Segmentation and Pose Estimation 代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「SegICP」,即可直接下载。 尽管机器人的相关技术近年快速发展,但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性,作者提出了
前言CLIP带给我的震撼是超过transformer的,这是OpenAI的重要贡献之一。就如官网所描述的: CLIP: Connecting Text and Images 用对比学习(Contrastive Learning)来对齐约束图像模型和文本模型。用文本嵌入指导图像学习,图像嵌入指导文本学习。这样一来,图像分类进入了CLIP时代,不需像传统深度学习图像分类一样,先定义出类别范围,然后
目录: PLC学习笔记(一):概述 PLC学习笔记(二):PLC结构(1) PLC学习笔记(三):PLC结构(2) 以下为正文 如今,电气装置的控制愈发复杂,仅仅依靠低压电器构建逻辑控制电路显得捉襟见肘,而将逻辑控制电路软件化是在满足控制需求前提下降低成本、提高可靠性的重要途经。 那么,我们是选择单片机还是PLC呢?若选择使用单片机,那就意味着我们需
前言 预积分:是一种十分常见的IMU数据处理方法。 与传统的IMU运动学积分不同,预积分可以将一段时间内的IMU测量数据累积,建立预积分测量,同时还能保证测量值与状态变量无关。 如果以吃饭来比喻的话,ESKF像是一口口地吃菜,而预积分则是从锅里先把菜一块块夹到碗里,再把碗里的菜一口气吃掉。 无论是LIO系统还是VIO系统,预积分已经称为诸多紧耦合IMU系统的标准方法。 在ESKF中,将两个GNS
描述 介绍一篇车位检测的文章,是一种端到端的网络结构,在实际使用中很有效。是韩国人发表的期刊文章,最近发现韩国人一些成果真是不错,写的也很清晰。原文名称:End-to-End Trainable One-Stage Parking Slot Detection Integrating Global and Local Information翻译:集成全局和局部信息的端到端可训练的单步骤车位检测和以
购买链接:https://zyesr.xetslk.com/s/1bDNx2 早鸟福利 1(开营前) 前20名报名可享受早鸟价¥159! 2(恢复原价) 20名后恢复原价¥249! 注意: 开课时间:4月29日9时 截止报名:5月19日24时 课程介绍 (扫描二维码可领取优惠券)
1、DS18B20数字温度传感器 本文将使用三段式状态机(Moore型)的写法来对DS18B20进行测温操作,以便了解DS18B20和熟悉三段式状态机的写法。 1.1、概述 温度传感器(temperature transducer)是指能感受温度并转换成可用输出信号的传感器, 是各种传感器中最常用的一种。随着现代仪器的发展,微型化、集成化、数字化正成为传感器发展的一个重要方向。美国DALLA
说明: 本文章旨在总结备份、方便以后查询,由于是个人总结,如有不对,欢迎指正;另外,内容大部分来自网络、书籍、和各类手册,如若侵权请告知,马上删帖致歉。 目录: 一、64位机器汇编代码源文件:datatype.c编译运行结果:二、32位机器汇编代码源文件:datatype.c编译运行结果:三、union与struct源文件:datatype.c编译运行结果:四、sizeof(指针)
RF-LIO: 面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计 单位:西安交通大学 针对问题: 实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移 提出方法: 提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法,并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计,首先去除移动物体,然后将激光雷达扫描与子图相匹配,构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。 达到效果: 在不同动
qpSWIFTqpSWIFT 是面向嵌入式和机器人应用的轻量级稀疏二次规划求解器。它采用带有 Mehrotra Predictor 校正步骤和 Nesterov Todd 缩放的 Primal-Dual Interioir Point 方法。 开发语言:C 文档:传送门 项目:传送门 2. OSQP OSQP(算子分裂二次规划)求解器是一个数值优化包,用于求解以下形式的凸
视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1of421f7qr?t=73.8 ESP32S3 Sense接入百度在线语音识别 目前这是我使用的ESP32S3官方硬件(小小的身材有大大的力量)只需要35元加摄像头麦克风79元,后期我会整理相关专栏进行Arduino系统学习。有需要可以购买xiao开发板,SeeedXIAO ESP32S3 Sense硬件购买地址:
Kmeans毫无疑问,好用又“便宜”的算法,经常在很多轻量化场景中实现。所谓的“聚类”(Clustering),就是通过欧氏距离找哪些点构成一个簇。假设我们空间中有一堆点,通过肉眼大概可以看出有两簇,思考:我们怎么决定哪些点属于哪一簇,以及每簇的中心分别是什么?那我们可以直接用sklearn的工具进行计算: import numpy as np from sklearn.cluster imp
算法思想提出 Deep Many-Tasks 方法来对一个图片进行多任务车辆分析,包括车辆检测,部分定位,可见性描述和 3D维度估计。论文的主要贡献包括三个方面: 使用图像车辆的特征点来编码 3D 车辆信息。因为车辆具有已知的形状,可以用单目图像重构 3D 车辆信息。我们的方法还可以在车辆部件被遮挡,截断等情况下定位到车辆部件,使用回归的方法而不是 part detector. 预测 hidde
1. 二维小波的分解(dwt2) 二维小波分解原理,采用行列分别一维处理。行处理:每一行为一维信号,通过一维的高低通滤波器dwt分解;列处理:将上述结果的每一列当成一维信号,通过一维的高低通滤波器dwt分解;得到近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量四组分量。 1.1 仿写的dwt22.m函数 % 二维小波分解 % 行处理:每一行为一维信号,通过一维的高低通滤波器dwt分解
这篇博文主要介绍多视角三维重建的实用工具COLMAP。为了让读者更快确定此文是否为自己想找的内容,我先用简单几句话来描述此文做的事情: 假设我们针对一个物体(人)采集了多个(假设60个)视角的照片,希望用COLMAP实现:(1)通过不同视角之间的特征匹配算出每个视角的相机位资(内外参);(2) 对物体进行初步的稀疏重建,完成多视角数据的可视化(详见图3)。参考链接:(官方)Github: http
地平线企业命 企业介绍 地平线是行业领先的智能计算方案提供商。得益于前瞻性的软硬结合理念,地平线自主研发兼具极致效能与开放易用性的智能计算方案,可面向智能驾驶以及更广泛的通用机器人应用领域提供全面开放的赋能服务。 在智能驾驶领域,地平
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