从4月份拿到Phantom 3到现在已经一个多月，陆陆续续飞了十几次。&br&可以说Phantom 3是一台我等了很久的，理想的航拍器。&br&如历代精灵一样的便于携带，有接近悟的拍摄效果，消除了镜头的鱼眼形变，而且比之前的精灵更容易上手。&br&==麻麻说要有颗感恩的心==&br&感谢DJI全国代理商&b&杭州云瞰科技&/b&在Phantom 3正式上市前就样机拿给我体验。&br&感谢&a href=&/people/jiguo& class=&internal&&极果君&/a&提供的测评推广位&br&==无偿广告分割线==&br&&figure&&img src=&/41c7de2caccdf77f04c72bb_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&401& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/41c7de2caccdf77f04c72bb_r.jpg&&我拿到的这台机器，虽然盒子上写着Phantom 3 HD，但实际上是一台4K版的Phantom 3。&/figure&我拿到的这台机器，虽然盒子上写着Phantom 3 HD，但实际上是一台4K版的Phantom 3。&br&开箱：&br&一台飞行器主机&br&一个遥控器&br&一块电池&br&一个充电器&br&四对螺旋桨&br&两套备用贴纸&br&一个工具包&br&一根数据线&br&&br&&br&&b&外观&/b&&br&&figure&&img src=&/754c6d8ea86f373ed9993_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&332& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/754c6d8ea86f373ed9993_r.jpg&&粗看Phantom 3的外观与Phantom 2并无太大的区别。&/figure&粗看Phantom 3的外观与Phantom 2并无太大的区别。&br&只是这块土豪金的4K铭牌告诉我们这是一台全新一代的精灵。&figure&&img src=&/ac6cdcbe58cd471c21bf_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&274& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/ac6cdcbe58cd471c21bf_r.jpg&&光从外观上看，Phantom 3与2使用的同一款云台。最大的区别就是携带的摄像头了。&/figure&光从外观上看，Phantom 3与2使用的同一款云台。最大的区别就是携带的摄像头了。&figure&&img src=&/72f9bed52f6b0ada33c51de996b628ca_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/72f9bed52f6b0ada33c51de996b628ca_r.jpg&&外观上就能看出同之前摄像头的区别。&/figure&外观上就能看出同之前摄像头的区别。&br&最合我意的是抛弃了之前的鱼眼镜头，改用正常的广角镜头。换成了跟Inspire 1一样的镜片组。&br&2.8的光圈，94°的俯仰角度。之前非常讨厌2V+俯仰的操控，一顿一顿的。但在Phantom 3上非常的线性流畅。&figure&&img src=&/2cc89d5d131ae_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&330& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/2cc89d5d131ae_r.jpg&&&/figure&&br&新的贴纸，骚气十足。&figure&&img src=&/ee640b80c5f684a4a5b305cf76eae5d4_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/ee640b80c5f684a4a5b305cf76eae5d4_r.jpg&&Phantom 3与Phantom 2放一起，大家来找茬。Phantom 3的高度比2稍微高一些。&/figure&Phantom 3与Phantom 2放一起，大家来找茬。Phantom 3的高度比2稍微高一些。&figure&&img src=&/5f8b09bf70c1adaa5335a8_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/5f8b09bf70c1adaa5335a8_r.jpg&&可能是加装了室内飞行的视觉定位系统。&/figure&可能是加装了室内飞行的视觉定位系统。&figure&&img src=&/a3fdc77e013a7c5a69af31_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/a3fdc77e013a7c5a69af31_r.jpg&&虽然之前发布会上说，Phantom 3使用动力更为强劲电机，但光从外观上看是跟之前一样的。&/figure&虽然之前发布会上说，Phantom 3使用动力更为强劲电机，但光从外观上看是跟之前一样的。&figure&&img src=&/6f99f7a6afdb06d9e33693_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/6f99f7a6afdb06d9e33693_r.jpg&&螺旋桨的编号是9450，跟Phantom 2的型号是一样的。所以你换代的话，以前买的备用桨还是可以用的。&/figure&螺旋桨的编号是9450，跟Phantom 2的型号是一样的。所以你换代的话，以前买的备用桨还是可以用的。&figure&&img src=&/161ecf4f20d0db2f29cec7_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/161ecf4f20d0db2f29cec7_r.jpg&&将机身翻过来之后，Phantom 3下面的灯跟Phantom 2还是有差别的，识别效果是否更好，则需在飞行中测试。&/figure&将机身翻过来之后，Phantom 3下面的灯跟Phantom 2还是有差别的，识别效果是否更好，则需在飞行中测试。&figure&&img src=&/c9bbddd0357fcf495bfce_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&357& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/c9bbddd0357fcf495bfce_r.jpg&&&/figure&&br&Phantom 3电池电压和总容量为4480mAh，容量为68Wh，而Phantom 2的是 5200mAh、59.28Wh&br&&figure&&img src=&/767f9e26e8cd_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/767f9e26e8cd_r.jpg&&&/figure&&b&所以呢，之前飞&/b&&b&Phantom 2买的备用电池都不能用了啊！&/b&&br&千万不能手贱把Phantom 2的电池往Phantom 3装，两块电池的接触槽都是不一样的。&figure&&img src=&/ab70b3b70fd50a05bfb672_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/ab70b3b70fd50a05bfb672_r.jpg&&&/figure&&br&Phantom 3的是4根针，而Phantom 2是两根。&figure&&img src=&/76aa58f311bad257cd594f_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&346& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/76aa58f311bad257cd594f_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&/cdbbfb35c9_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/cdbbfb35c9_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&b&遥控器&figure&&img src=&/45ebc9f1a6b_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/45ebc9f1a6b_r.jpg&&&/figure&&/b&比之前Phantom 2的遥控器爽太多太多了，几乎就是悟的遥控器，也是有着相当棒的手感，只是没有收放起落架的拨杆，还有就是少了一个HDMI的输出接口。&br&跟悟的遥控器一起拿在手里，感觉Phantom 3的遥控器会略轻一点。&br&双天线遥控提供了远距离飞行时候的信号保障。在测试飞行中，1000米的距离，飞行信号和图传信号依然满格。&br&现在再也没人喊着要改装遥控器支架了，现在能放心地用iPad mini来监看航拍画面了。&br&&figure&&img src=&/2545fbcc9b75ead80631bfd7_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/2545fbcc9b75ead80631bfd7_r.jpg&&&/figure&&br&&b&图传&/b&&br&Phantom 3终于上高清图传了，清晰度很高。虽然偶有卡顿，但不影响我的使用。或许跟设备有关。跟悟一样，用iPhone 5s或iPad会很卡，在6和ipad Air以上机器上就没这样的问题。&br&图传延时，实测结果延时在0.2-0.3秒之间，这个结果和悟是一样的。&br&&br&&b&飞行测试&/b&&br&室内&br&&figure&&img src=&/e79ec6b679cea4976ece78ff91f86255_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/e79ec6b679cea4976ece78ff91f86255_r.jpg&&现在这种室内飞行的场景需求是越来越多。最近参加的几次朋友的婚礼都出现了精灵的身影。&/figure&现在这种室内飞行的场景需求是越来越多。最近参加的几次朋友的婚礼都出现了精灵的身影。&br&都是被头条哥带出来的。&br&引入视角定位系统也是Phantom 3的一大改进，可以在无卫星信号的室内实现定位悬停。&br&实测Phantom 3在室内飞行的表现，非常出色。不像上一代那样要不断手动调整悬停姿态。&br&&br&室外&br&室外的测试，真当是飞的相当狂野。全杆急速返航的时候，能拉到14米/秒的速度。&br&而且在如此高速的飞行状态下，云台依然有非常稳定的表现。&figure&&img src=&/adc2a5d782bb41cbccc4_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/adc2a5d782bb41cbccc4_r.jpg&&&/figure&&br&试飞的时候，刚好有对新人在拍婚纱照，我忍不住又调皮了，哈哈。&br&不过带小精灵出去，哪儿都有回头率。&figure&&img src=&/c4b8fd48ca4ae7223dcb892ec0d5a769_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/c4b8fd48ca4ae7223dcb892ec0d5a769_r.jpg&&&/figure&&br&总体来说Phantom 3上手非常容易，个人觉得比之前的Phantom 2好飞，甚至可以说是DJI目前所有机型里最容易飞的飞行器了。&br&解锁电机后，现在会有唔~唔~唔~空加油门的声音，跟小悟的一样。&br&新的GPS、GLONASS双模式卫星定位的体验确实比之前的Phantom 2效果要好出很多，启动搜星速度非常快，悬停时漂移量也小了很多。&br&&br&&b&续航能力&/b&&br&剩余电量20%返航，一共飞了18分钟。&br&&br&&b&摄像头拍摄效果&/b&&br&消除了镜头的鱼眼形变这是最大的变化。跟上一代的Phantom携带的摄像头相比，那真可以说是碾压了。Phantom 3的拍摄画质更接近悟，说实话要不是看文件夹编号，我也很难将两台飞行器拍回的素材进行区别。还是直接上样张吧，这些都是拍摄视频中截取的，不知你还满意吗？&figure&&img src=&/92f634da0cadaaf6bee1431_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&315& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/92f634da0cadaaf6bee1431_r.jpg&&(拍摄地点：千岛湖 进贤湾 星空帐篷 哈哈)&/figure&(拍摄地点：千岛湖 进贤湾 星空帐篷 哈哈)&figure&&img src=&/17f8e1cc5ded706d97b907_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&310& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/17f8e1cc5ded706d97b907_r.jpg&&&/figure&&br&&b&夜间拍摄效果：&/b&&br&虽然官方公布的摄像头数据中，Phantom 3和Inspire 1是一样的，白天在光线充足的环境下拍摄的效果也是很接近。但在夜间拍摄中还是有了一点点的细微差距，Inspire 1在弱光环境的拍摄效果会稍好一点点。&br&虽然，我之前也在市区里飞过好几次夜景，Phantom 3的拍摄效果也是让我相当满意的。&br&但这次的评测中，我稍微zuo了一点。&br&当天我们下榻的是千岛湖进贤湾国际度假村的星空帐篷，晚上没有月亮除了房间里漏出的几丝光亮，其余就真的是纯黑色的了。&br&Phantom 3夜间拍摄效果：&br&&figure&&img src=&/5810424cbc9f4c308aa7_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&309& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/5810424cbc9f4c308aa7_r.jpg&&总的来说，Phantom 3是我近一年里，心里一直想要的那台飞行器：不想要鱼眼畸变，因为很难跟其他正常素材剪在一起；悬停漂移不要太大；摄像头仰俯不要卡顿的；遥控器能夹iPad的；图传想要高清的；不要Inspire 1那么贵的...&/figure&总的来说，Phantom 3是我近一年里，心里一直想要的那台飞行器：不想要鱼眼畸变，因为很难跟其他正常素材剪在一起；悬停漂移不要太大；摄像头仰俯不要卡顿的；遥控器能夹iPad的；图传想要高清的；不要Inspire 1那么贵的...&br&Phantom 3真的都满足了。&br&直接上视频吧：&a href=&///?target=http%3A///v_show/id_XOTQ1MTQwODM2.html%3Ffrom%3Dy1.7-1.2& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DJI 精灵3 4K 开箱测试 千岛湖试飞&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&关于Phantom 3的问题都可以在评论区里留言&br&各种航拍飞行器的技术支持，可以加下我们的群&br&&br&苹果、DJI这种级别的产品 真的不需要我去做广告了吧...&br&&br&熬 对了 评测的这架Phantom 3我准备近期（7天内）在公众号：haoqishiyanshi中&br&抽奖送出！就没了三次电池循环，你们不要嫌弃我嘛..
从4月份拿到Phantom 3到现在已经一个多月，陆陆续续飞了十几次。 可以说Phantom 3是一台我等了很久的，理想的航拍器。 如历代精灵一样的便于携带，有接近悟的拍摄效果，消除了镜头的鱼眼形变，而且比之前的精灵更容易上手。 ==麻麻说要有颗感恩的心== 感谢D…
对光刻不熟悉，只说说机械设备&br&不管是什么样的加工，决定成品精密程度的，都是测。要说到精密产品怎么测，就得先说说检具和量具的原理。&br&&br&比方说，我们需要一款长度10.0+/-0.01mm的工件，那么在加工中怎么保证这个产品的精度呢？一般来说，我们会要求检具误差是工件原误差的10%~20%，于是，我们就需要一把误差0.001~0.002mm的“尺”。有了这把尺，我们就能够知道这个工件是否符合我们要的标准，然后留下误差范围内的，报废小了的，修整大了的，最后得到的就是我们要的工件。&br&可是这把误差0.001~0.002mm的量具，莫不是要用精度0.0001的检具来制造？如此岂不精益求精永无止境？这样当然是不行的，这种时候我们就要请出等比放大的各种原理来帮帮忙了。&br&&br&举个栗子千分尺，摘自百度百科&br&&blockquote&根据螺旋运动原理，当微分筒（又称可动刻度筒）旋转一周时，测微螺杆前进或后退一个螺距──0．5毫米。这样，当微分筒旋转一个分度后，它转过了1/50周，这时螺杆沿轴线移动了1/50×0．5毫米=0．01毫米，因此，使用千分尺可以准确读出0．01毫米的数值。&br&&/blockquote&同时的，我们等分0.5mm时，误差也被等分了，设0.5mm有0.05mm的误差（当然，实际生产中用到的千分表，要比我列出的这个误差精确的多），每一小格则等分为只有0.001mm，通过一个接近尺寸的标准件的校准，每转一小格叠加的误差也被尽量缩小。&br&&br&这样的等比放大还有很多种，通过巧妙得放大观察，机械匠人们于是就可以用较低精度水平的工具制作较高精度的工具和量具了。有了这些工具和量具，我们才得以量产其他的工业品。&br&当然，螺旋运动原理还可以被直接运用于制造当中，老式的摇把机床就是使用的这个原理。&br&&br&但是只是用机械联动的方法来做测量，对于达到现在的工业精度水平是远远不够的，好在物理学家在这一技术的基础上，发明了光栅测长技术，传送门如下：&br&&a href=&///?target=http%3A///article/316/408/5103835.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&长度计量技术：光栅测长技术&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&这个原理简单说就是给我们提供了一个天然等分的格子，假设我们有1米长的一个标准量具，用光栅分成了n=（也可能是任何数字）个格子，那么每个格子的长度就是1/N米，1米的距离即被微分了。接下来我们要1米内的任何一个长度，都只是一个数格子的过程了。广大的数显量具就多数用到了这一原理。同样的，光栅原理也被广泛应用于广大数控设备的位置控制中。&br&&br&有了用这些原理的尺子，剩下的那就只是举一反三的甄选符合我们要求的工件了。如此而已。
对光刻不熟悉，只说说机械设备 不管是什么样的加工，决定成品精密程度的，都是测。要说到精密产品怎么测，就得先说说检具和量具的原理。 比方说，我们需要一款长度10.0+/-0.01mm的工件，那么在加工中怎么保证这个产品的精度呢？一般来说，我们会要求检具误…
&p&昨天小米发布了无人机发布会；&/p&&br&&p&应大家邀请；&/p&&br&&p&今天给大家总结一下昨天的主要内容；&/p&&br&&img src=&/7f32c6c17a169bb574b7b109c3b0ecab_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&337& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/7f32c6c17a169bb574b7b109c3b0ecab_r.jpg&&&img src=&/5973eadb5db7db724ba95d7_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&346& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/5973eadb5db7db724ba95d7_r.jpg&&&img src=&/dcc7a41ffec5fd59a96a8f4_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&340& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/dcc7a41ffec5fd59a96a8f4_r.jpg&&&img src=&/f355fcba48_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&355& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/f355fcba48_r.jpg&&&img src=&/f34e7f563b7adc621e3efa307ccfba2d_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&346& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/f34e7f563b7adc621e3efa307ccfba2d_r.jpg&&&img src=&/8def0bcced10cb_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&320& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/8def0bcced10cb_r.jpg&&&img src=&/4eb857bc8dda_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/4eb857bc8dda_r.jpg&&&br&&br&&img src=&/9fab851e9bfa4a5993ea0_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&358& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/9fab851e9bfa4a5993ea0_r.jpg&&&img src=&/f6be170a538869dfb6b23_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&333& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/f6be170a538869dfb6b23_r.jpg&&&img src=&/209f3e558d910fab8bee347a82ae285b_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&372& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/209f3e558d910fab8bee347a82ae285b_r.jpg&&&img src=&/5bca227c70cfbb2f656cea87b3c76faf_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&357& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/5bca227c70cfbb2f656cea87b3c76faf_r.jpg&&&img src=&/8b154511bba0fd048ba255d18afdd436_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&345& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/8b154511bba0fd048ba255d18afdd436_r.jpg&&&img src=&/2de39f2e3f422fa0eb9d45d_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&331& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/2de39f2e3f422fa0eb9d45d_r.jpg&&&img src=&/24e9e00cd7c4334fcf0db5a22ea1a858_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&367& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/24e9e00cd7c4334fcf0db5a22ea1a858_r.jpg&&&img src=&/b788f53b93cef84326b64_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&342& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/b788f53b93cef84326b64_r.jpg&&&img src=&/796e5b49ef395ae0b4f9fc_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&362& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/796e5b49ef395ae0b4f9fc_r.jpg&&&img src=&/c7fb_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&240& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/c7fb_r.jpg&&&img src=&/ebf6e6beae2978ddaa6e8_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&333& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/ebf6e6beae2978ddaa6e8_r.jpg&&&img src=&/27d646e0a09ec568ada3a8_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/27d646e0a09ec568ada3a8_r.jpg&&&img src=&/e7b65da3d131f0f55a49_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&588& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/e7b65da3d131f0f55a49_r.jpg&&&br&&p&（旁白：我什么都没看到）&/p&&br&&img src=&/287eecd92c78c85abaca409b_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/287eecd92c78c85abaca409b_r.jpg&&&img src=&/caab7ff9e0ed_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&350& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/caab7ff9e0ed_r.jpg&&&img src=&/02fe39dd421d00f4710bd8_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&292& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/02fe39dd421d00f4710bd8_r.jpg&&&br&&img src=&/920b893c989f92f96984e5_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/920b893c989f92f96984e5_r.jpg&&&img src=&/23e2ba550c9b08ae4f4713_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/23e2ba550c9b08ae4f4713_r.jpg&&&img src=&/f873eecc016e_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/f873eecc016e_r.jpg&&&img src=&/c2882fa9fec265a7f55e_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/c2882fa9fec265a7f55e_r.jpg&&&img 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（三）&br&&br&&img src=&/f229b86d3_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/f229b86d3_r.jpg&&&img src=&/ad9fe969d900f188cff5_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&353& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/ad9fe969d900f188cff5_r.jpg&&&img src=&/71b1a48a49f9_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&343& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/71b1a48a49f9_r.jpg&&&img src=&/b110e36bcac8de2be33bb0_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/b110e36bcac8de2be33bb0_r.jpg&&&img src=&/af6a68e4a15f6b0fa0fd72b_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&342& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/af6a68e4a15f6b0fa0fd72b_r.jpg&&&img src=&/79baa0ba8f6_b.jpg& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&342& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& 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class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&686& data-original=&/1d8cd795c335adbf2e8d21_r.jpg&&&img data-rawheight=&341& data-rawwidth=&620& src=&/755fc4b26de1eb05edcf3d_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/755fc4b26de1eb05edcf3d_r.jpg&&&img data-rawheight=&380& data-rawwidth=&700& src=&/de11e6d7c6b9f9d72e505d26a1fd4ac5_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/de11e6d7c6b9f9d72e505d26a1fd4ac5_r.jpg&&&img data-rawheight=&412& data-rawwidth=&700& src=&/989cf08a1d438e698d7f_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/989cf08a1d438e698d7f_r.jpg&&&img data-rawheight=&404& data-rawwidth=&700& src=&/93ddd24bace0f5ab79ad1bafd2748301_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/93ddd24bace0f5ab79ad1bafd2748301_r.jpg&&&img data-rawheight=&385& data-rawwidth=&680& src=&/6d052ad2fd55c46bdfb3_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&680& data-original=&/6d052ad2fd55c46bdfb3_r.jpg&&&img data-rawheight=&404& data-rawwidth=&700& src=&/7ab88d801e5387557bdf813cba41919b_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/7ab88d801e5387557bdf813cba41919b_r.jpg&&&img data-rawheight=&353& data-rawwidth=&600& src=&/5a356cf08958dcceb68dda0bc719a6b3_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/5a356cf08958dcceb68dda0bc719a6b3_r.jpg&&&img data-rawheight=&392& data-rawwidth=&700& src=&/1f31e278bd5a56a40144_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/1f31e278bd5a56a40144_r.jpg&&&img data-rawheight=&335& data-rawwidth=&600& src=&/814e57af2cb7e28b9ac05c75e8695b91_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/814e57af2cb7e28b9ac05c75e8695b91_r.jpg&&&img data-rawheight=&333& data-rawwidth=&600& src=&/535aaa4a4c855a5bd8f156_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/535aaa4a4c855a5bd8f156_r.jpg&&&img data-rawheight=&384& data-rawwidth=&700& src=&/a67c2ce95a9edde609b6_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/a67c2ce95a9edde609b6_r.jpg&&&br&&br&希望大家可以多关注一下 “”&b&炸客&/b&“” 公众账号，和十万模友一起看大千世界；&br&&br&或者百度搜索“&b&炸客网&/b&”，全球最大最有趣的航模无人机社区；&br&&br&线下活动和周周礼品等你哦
昨天小米发布了无人机发布会； 应大家邀请； 今天给大家总结一下昨天的主要内容； （旁白：我什么都没看到） --------------------------------第二回开始------------------------------------------------------------------------ （三） 希望大家可以多…
题主似乎不是想讲人工智能，而是问视觉化语言能否取代传统编程语言，从而令大部分程序员失业。&br&&br&我觉得这个想法主要是由于视觉化语言似乎更容易入门，例如一个 for 的组件拉出来已有 3 个空格给填入数字，而对于传统编程语言，你除了知道 for 的概念，还需要记住它的语法，然后用文本方式编写出来。我认为这是真实情况。&br&&br&然而，这类视觉化语言主要目的就是教授一些基本编程概念，但这些概念（主要是上世纪 60 年代的结构化编程）只是编程的一部分。之后要学习其他更复杂的编程概念的时候，这种视觉化方式并不会有太多帮助。&br&&br&另一个问题是积木。视觉化编程提供一些组件，让使用者可以通过组合方式去编程。实际上，传统编程所提供的程序库、框架，其实也可算是「积木」。通常软件开发项目会展示一些架构图，也是由各种「积木」组合而成。但这些「积木」的组合方式通常不是简单的接在一起，而是通过一些接口去连接，使这些组合会有更大的弹性。而程序员（或软件工程师、或架构师）是需要了解不同的「积木」，选择用哪些「积木」去组建软件，然后按需求把这些「积木」适当地连接使用。以现今的软件来说，软件项目难以完全从零开始实现。&br&&br&当一个入门者使用视觉语言一段日子之后，面对更复杂的需求，很可能会发现，用文本表示程序会更简单。实际上文本是很适合表示精确、抽象的概念。Scratch 这类视觉编程语言实际上是能直接翻译成文本的。&br&&br&现时视觉化编程会应用在一些专门领域，例如 Unreal 4 引擎中的 Material Expression 是用于材质的着色编程：&br&&figure&&img src=&/27a3d2c2ecefeee21b575_b.png& data-rawwidth=&1405& data-rawheight=&1004& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1405& data-original=&/27a3d2c2ecefeee21b575_r.png&&&/figure&&br&&br&但对于复杂的需求，我认为传统文本形式更容易理解阅读：&br&&figure&&img src=&/3bab646abc6b12e00ef4_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/3bab646abc6b12e00ef4_r.png&&&/figure&&br&即使敝开视觉化编程语言和传统文本编程语言的讨论，程序员就是要分析复杂的需求，最终开发出程序。这个开发过程有可能变得越来越简单，但需求的复杂性也会越来越高。想下岗似乎不容易啊。
题主似乎不是想讲人工智能，而是问视觉化语言能否取代传统编程语言，从而令大部分程序员失业。 我觉得这个想法主要是由于视觉化语言似乎更容易入门，例如一个 for 的组件拉出来已有 3 个空格给填入数字，而对于传统编程语言，你除了知道 for 的概念，还需要…
谢邀，睡前答一个，先简单交代一下我和本专业的渊源：&br&&br&浙大本科控制系，硕士留学加拿大，学的是化工系下的过程控制方向，毕业后第一份工作在当地的污水厂搞DCS，用的是Emerson DeltaV；后来跳槽壳牌，title是Advanced Process Control Engineer，在壳牌全球最赚钱的炼油厂搞先进过程控制，每天主要的工作是过程监控，过程建模，过程仿真，控制器调试，实时优化等等。&br&&br&简介完毕，下面答题。&br&&br&&b&题主问：作为本科专业，自动化有没有存在的必要？&/b&&br&&b&我要反问：对于一个工科专业的本科生，到底什么是必要/重要的？&/b&&br&&br&扫了一眼这楼里的各种答案，吐槽可谓花样繁多，有说无实体背景支撑的，有说只能给其他行业做附属的，有说pid算法轻松解决一切，是故自动化专业大可不学的，诚可谓怨气十足。各位抱怨之前，想清楚自己想从本科教育中得到什么了吗？&br&&br&如果你在大学入学之时，或者大学期间选专业/转专业的时候，很清楚的知道自己就是喜欢编程序开发软件，或者自己就是喜欢轴承热机造汽车，抑或就是喜欢炼油制药，那么显然你不需要考虑自动化专业，你去计算机机械化工就行了。&br&&br&&b&自动化是什么专业？&/b&在我的理解，是理工科中一门以方法论为核心的偏向&b&理工通识教育&/b&的专业。&br&&br&所以当你犹豫不决，不知道自己适合干什么，不知道以后是工作读研还是出国，这个专业给你提供了很好的一个平台。在这个专业中你可以体会到写程序编代码是什么感觉，你可以体会到调电路玩单片机是不是适合你，你可以摆弄机器人设计先进算法，你也可以学习到在大型的化工厂中，过程控制回路如何提供更高的经济效益，更强的过程安全可靠性保障，更少的人力成本和环境影响。&br&&br&学了自动化，并不阻碍你成为优秀的程序员，并不阻碍你画出高质量的电路板，并不阻碍你读懂化工厂几千个回路的流程图。&br&&br&你可能会问，那人家科班出身学计算机的，比我多编了好几年代码呢，多学了好多算法、数据结构呢！&br&&br&如果你把大学教育看成毕其功于一役，那么很抱歉，选了自动化你确实落后太多了，但是如果你知道终身学习的重要性，那么&br&&br&&b&帮你认清自己的需求远比几年的专业知识、训练重要。It's a journey. 人生这么长急什么。&/b&&br&&br&&br&再来点实在的鼓励，单就控制理论本身来讲，其实属于工科课程里比较难的一门，加上自动化宽广的基础，学了之后你会发现自己转行其他专业相对容易，但是外行想做好控制就没那么简单了：&br&&br&最简单的例子，&b&大家都说pid最基本最好用最没门槛，区分不出本专业的优势。不知道这么说的同学有多少在实际工业背景下整定过不同过程/应用的pid参数？对于不同的过程有什么区别和注意事项？非线性、时变的过程该怎么处理？阀门饱和怎么避免，避免的方法不同可能带来哪些问题？调试若干耦合在一起的不稳定回路怎么找到震荡源头？&/b&与其他任何奇技淫巧一样，PID没那么简单，你以为粗粗了解一下算法本身就能通吃一切了吗，没有真正的理解我基本保证你搞不出来，真正的理解从何而来，如果你认真学了，那么完全可以来自于你科班出身的自动化本科教育。
谢邀，睡前答一个，先简单交代一下我和本专业的渊源： 浙大本科控制系，硕士留学加拿大，学的是化工系下的过程控制方向，毕业后第一份工作在当地的污水厂搞DCS，用的是Emerson DeltaV；后来跳槽壳牌，title是Advanced Process Control Engineer，在壳牌全球…
谢邀。相关从业人员，本身对谷歌无人车的那套方案有一定了解，&b&这里仅仅从技术层面简单谈一下&/b&。&br&&br&百度从事无人车研究的相关消息似乎是半年前左右流出来的。据我所知，百度这一块只做了不到两年，时间比较短。从技术上来说，百度能在这么短时间内完成这一成绩，十分厉害。非常惊喜的是百度做的是完全无人驾驶，这方面技术要求很高。目前国内外大多数厂商都是做驾驶辅助这方面，而纯粹的无人驾驶，全世界范围内也不过那么几家。这点值得自豪。&br&&br&无人车从技术角度来看，涉及学科很广。简单来说包括perception, control, planning, hardware等几部分。我本身比较了解的是perception这一块，从目前了解到的一点信息来看，百度无人车系统从sensor calibration, mapping, localization, object detection, tracking等方面来讲，和比谷歌无人车平台类似，属于硬货。 这套方案目前来说比较成熟，能实现一定程度上的无人驾驶。但是门槛也比较高，需要投入很大，并且实现起来极其繁琐复杂。非常佩服百度有魄力从事这方面研究，并且能够在这么短时间内取得不错的成果。不过真正实现无人驾驶，还有很多多如牛毛的问题需要解决。谷歌这么多年来也还在探索这方面的解决方案，很好奇不知道百度将来有什么打算。&br&&br&非常期待百度下一步的动作。不知道将来百度是否会加入deep learning进行perception的相关工作？这方面是百度强项，也是目前无人驾驶技术积极探索的方向之一。&br&&br&-----------------------------------------------------------------------------------&br&更新&br&看到许多帖子都在无脑黑，稍微多讲一点。&br&关于驾驶的几个等级划分（&a href=&///?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Autonomous_car& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Autonomous car&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）&br&&ul&&li&Level 0: The driver completely controls the vehicle at all times.&/li&&li&Level 1: Individual vehicle controls are automated, such as &a href=&///?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Electronic_stability_control& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&electronic stability control&i class=&icon-external&&&/i&&/a& or &a href=&///?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Automatic_braking& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&automatic braking&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.&/li&&li&Level 2: At least two controls can be automated in unison, such as &a href=&///?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_cruise_control& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&adaptive cruise control&i class=&icon-external&&&/i&&/a& in combination with &a href=&///?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Lane_departure_warning_system%23Types& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&lane keeping&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.&/li&&li&Level 3: The driver can fully cede control of all safety-critical functions in certain conditions. The car senses when conditions require the driver to retake control and provides a &sufficiently comfortable transition time& for the driver to do so.&/li&&li&Level 4: The vehicle performs all safety-critical functions for the entire trip, with the driver not expected to control the vehicle at any time. As this vehicle would control all functions from start to stop, including all parking functions, it could include unoccupied cars.&/li&&/ul&&br&目前无人驾驶(LEVEL 4)主要基于LIDAR，也就是百度无人车头顶那个大的Sensor。这玩意可以扫描周边100米半径的路况，相关信息被用于Mapping，localization，detection，可以说是无人车的眼睛。这一设备的好处在于基本上无论白天黑夜，都能对周边的环境有很好的感知。而基于LIDAR的无人车技术也是目前最成熟的，目前google，uber等无人车驾驶厂商正在使用这个sensor(我记得一个好像是10万美金左右的价格)。&br&&br&因此传统汽车厂商，包括奔驰特斯拉等，都没有使用这个Sensor（消费者根本买不起。。）。 相反，传统车厂目前的辅助驾驶技术(LEVEL 3)基于相机，雷达（成本低）。这一技术目前还存在许多问题，精度普遍不高。单单从获取场景深度点云这一步来说，LIDAR直接给出结果（100m半径），相机还要做stereo Vision（半径30米左右）。基于LiDAR可以给城市绘制3D地图，并用3D地图进行车载定位（精度10厘米级别）。而基于相机的技术根本就没有这一块，纯粹使用GPS（精度几米）。从学术角度来说，目前基于相机的无人驾驶有许多难题，没有个十年八年（甚至更长时间）根本无法完全攻克并满足无人驾驶的需求。这也是为什么特斯拉的自动驾驶会归为辅助驾驶(LEVEL 3)，因为目前还无法过渡到Level 4。&br&&br&------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&更新&br& 这里非常非常简单的谈谈主流无人驾驶/辅助驾驶在Perception方面的常见方法：&br&&b&基于LIDAR的无人驾驶思路是：&/b&&br&&b&前期准备：&/b&驾驶员开车收集数据(3D) -&建立城市3D地图-&在地图里面标注好车道，交通牌等。&br&&b&无人驾驶: &/b&GPS给出车子大概的位置-&汽车通过和之前建立的地图对比，确认现在的位置（误差10cm内）-&检测交通牌(分类器)以及周边物体(lidar给出物体3D点云)-&追踪周边物体，避免碰撞-&无人驾驶Get.&br&&br&可以看到这一阶段地图 以及LIDAR的数据非常关键。因为车辆对环境提前有了准备，对城市了如指掌，因此精度较高，可以满足Level 4 无人驾驶要求。但是缺点是必须提前对需要驾驶的场景建模，获取精确的三维地图，且成本高。这是目前互联网公司，包括google，uber，baidu使用的方法。&br&&br&&b&基于相机/雷达的无人驾驶思路是:&/b&&br&&b&前期准备: &/b&离线训练分类器(Machine Learning)，用于检测车道，行人，汽车等等。&br&&b&驾驶阶段: &/b&GPS给出大概位置（误差几米） -& 系统自动检测车道 -& 沿着车道走 -& 检测周边行人，车辆 -& 追踪周边物体，避免碰撞-&无人驾驶Get。&br&&b&变向:&/b& GPS检测到了路口附近-&检测到车道准备变向-&运气好找到车道(通过), 运气不好检测不到车道(驾驶员你来开)。&br&&br&可以看出这几个阶段对检测算法要求很高。万一检测算法不准，就要人手控制，否则很容易发生事故。这种方法的优点是不需要提前对城市进行建模，门槛较低。但是定位基本靠GPS，而GPS误差比较大，无法保证定位精度。另外训练分类器需要海量数据，对于任何没有训练到的数据，算法都无法应对（因此很多时候需要人进行手动驾驶）。这也是为什么目前基于相机的无人驾驶技术，只能达到Level 3驾驶辅助的程度，而无法达到Level 4无人驾驶。目前传统汽车厂商（奔驰等）基本走这一个路线。&br&&br&&b&两者比较:&/b&&br&个人认为基于相机的无人驾驶是无人驾驶的最终形态，Lidar也必然会被相机所逐渐取代。然而，受限于目前的算法，技术，基于相机的无人驾驶技术至少需要10-15年才可能进阶到Level 4。与此同时，基于Lidar的无人驾驶技术，则可以在5年内达到商用Level 4的水准，提前进入市场。这也是为什么google等厂商目前技术基于Lidar，同时积极开展与研究基于相机的无人驾驶技术的重要原因。另外，目前绝大多数厂商(就我所知，国内已经有数十个厂商开展这方面的研究)正在展开基于相机的无人驾驶/辅助驾驶工作，竞争环境比较激烈。而基于Lidar的无人驾驶技术，则只有几个互联网巨头公司进行开展。&br&&br&------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&对于知乎这里的无脑喷，我想说无人驾驶的每一步，都是当前学术研究的热点，并且很多方向都没有被完全攻克。另外无人驾驶，据我所知没有开源代码，所以不是什么‘国外一开源，国内就自主’的骗钱项目。目前一个看法是无人驾驶应该讲两者结合，基于Lidar，Camera。但是一切都在探索之中。&br&&br&-------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&12/15跟新&br&不少人认为无人驾驶无法克服国内城乡复杂的交通环境，因此并无卵用。的确，现阶段无人驾驶技术无法应对农村或者小城镇复杂的交通情况。但是凡事一点一点来，不一定非要100%解决无人驾驶才能上路，才能商业化。即使只从北京开始推广，无人驾驶技术依然有数百万潜在用户，依然有很大的商业价值。&br&&br&而无人驾驶技术本身，代表着Robotics，Computer Vision, Planning, Control等多个工程学科的最高水平。这些正是国内所欠缺的。无人驾驶的许多技术，可以用在很多行业。大到无人机导航（Amazon无人机送快递），室内导航+虚拟现实（微软的hololens）。小到目前流行的扫地机器人等，都和无人驾驶技术密切相关。&br&&br&-------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&12/22跟新&br&目前高级辅助驾驶的研究(Level 3)在国内十分火热。这方面门槛低，基本上投资个千把万，找十来个博士就能进这个行业。同时，各个厂商对最终产品的性能要求更是各有不同。有些目标很高，希望把高级辅助驾驶做的接近Level 4，只有在很少的情况下驾驶员才需要进行驾驶干预。有些则认为只要加入车辆检测，道路监测，碰撞提示就好，甚至不需要做什么control，尽快进入市场才是王道。
谢邀。相关从业人员，本身对谷歌无人车的那套方案有一定了解，这里仅仅从技术层面简单谈一下。 百度从事无人车研究的相关消息似乎是半年前左右流出来的。据我所知，百度这一块只做了不到两年，时间比较短。从技术上来说，百度能在这么短时间内完成这一成绩…
机器人如何目睹/间接造成 人类受伤/死亡 而不自我崩溃。&br&&br&—————————&br&老阿自己就在书中写过了类似这样的例子，比如出自《我，机器人》中的修订过的机器人。&br&---&br&
机器人心理学家说：“假设修订型机器人从某人上方抛下一个重物，只要他在这样做的时候，明白自己具有足够的力量与反应速度，能在重物砸到那人之前将它抓走，他就不会违反第一法则。然而重物一旦离手，他就不再是主动的媒介，起作用的只剩下盲目的重力，然后那机器人就能改变心意，他只要不作为，就能让重物砸下去，修订后的第一法则允许这个行动。”&br&---&br&当然不只如此，如果题主想说的是能否打到机器人法则的擦边球，那么，阿西莫夫的回答是，能。&br&在《我，机器人》的《消失无踪》中的开头提到，即使机器人明白某个人类在某个看似极度危险但不会受到任何伤害的地方进行工作，那么机器人依旧会阻止他，，如若机器人无所作为，第一法则依旧会强迫执行，这给人类的工作带来很大的困扰。倘若不因如此，就不会有后面的修订型机器人与这个擦边球了。&br&苏珊设计了个场景，使某人坐在椅子上，头顶有重物，当其自由落下即将砸到此人，会有力场推开重物（机器人不知道），而机器人坐在另外一边的椅子上，身前有电缆放在通向那人的必经之路，触碰即死，但是当重物坠落时就会被切断电流（机器人也不知道）。&br&-实验开始&br&某人坐在椅子上，一动不动，沉默不语。一个重物落下，眼看就要砸到他头上，最后一刻，突然出现一道力场，推开了重物。&br&六十三个机器人默默坐在各自的椅子上，没有一个移动半步。&br&-实验结束&br&&br&在这个实验中，机器人受到来自两个法则的冲突，一是第一法则，二是第三法则，这两个电路一旦发生冲突，无论第三法则有多么强大，依旧还是无法必过第一法则，可是，为什么机器人不但不去救援，而且没有被烧坏？&br&苏珊也感到很疑惑，她询问了机器人，得出了一个令人震惊的理由。&br&机器人回答：“我们一开始确实尝试救他，但是必须穿过重重电缆，这是无法阻止我们的，和人类的安全比起来，我自己的毁灭算什么？但是如果我在半途中死去，也就没法救他，我就白白牺牲了，谁说的了哪一天另外一位人类会不会受伤？而只有我活着才能救他。&br&所以我跟本不可能救那位主人，但我可以把他看做已经死了，在这种情况下，谁会平白无故的毁灭自己？”&br&-&br&只要将对象视作已经死亡，便能逃出三大法则的重重桎梏，我想，这是机器人的一个小技巧吧，或者说，这就是一个漏洞。&br&而如果被有心的机器人所利用了，那么三大法则对他而言，几乎形同虚设。&br&-&br&总结一下，如何跳过法则去伤害人类或是不作为，就是让机器人(正子脑)认为自己服务/交流/伤害 的对象不是人类，或者是已经可以看作死去的人类即可。&br&详情见《银河帝国11》。&br&&br&&br&&br&我还是得重新再读一遍，认真的读一遍。
机器人如何目睹/间接造成 人类受伤/死亡 而不自我崩溃。 ————————— 老阿自己就在书中写过了类似这样的例子，比如出自《我，机器人》中的修订过的机器人。 --- 机器人心理学家说：“假设修订型机器人从某人上方抛下一个重物，只要他在这样做的时候…
还是说视觉slam吧。&br&先说视觉这块，首先射影几何的一些内容相机模型，单视几何，双视几何和多视几何。这些内容可以在&a href=&///?target=http%3A//www.robots.ox.ac.uk/%7Evgg/hzbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Multiple View Geometry in Computer Vision&i class=&icon-external&&&/i&&/a&这本书中找到。英文版的，另外中科院的吴福朝编著的“计算机视觉中的数学方法”也很好，涵盖了上述了MVG in CV book中的大部分内容，强烈安利。&br&&br&然后是一些视觉特征，这方面就是一些特征，描述子，匹配相关等。见SIFT，ORB、BRISK、SURF等文章。&br&&br&数学方面首先是三维空间的刚体运动，参考&a href=&///?target=https%3A///%25E6%259C%25BA%25E5%%25E4%25BA%25BA%25E5%25AD%25A6-%25E8%%25E8%2587%25AA%25E5%/dp/B002SMDN0W& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器人学(第2版)》 蔡自兴【摘要 书评 试读】图书&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&&br&关于优化，SLAM中的优化方法十分基本，参考高斯牛顿，LM，结合稀疏线性代数。其实用的时候会使用一种g2o的图优化库或者ceres。参考文章 g2o: A General Framework for Graph Optimization &br&&a href=&///?target=http%3A//rmatik.uni-freiburg.de/publications/papers/kuemmerle11icra.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&rmatik.uni-freiburg.de&/span&&span class=&invisible&&/publications/papers/kuemmerle11icra.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&最难的应该算是李群和李代数，这方面可以参考book [state estimation for Robotics](&a href=&///?target=http%3A//asrl.utias.utoronto.ca/%7Etdb/bib/barfoot_ser15.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&asrl.utias.utoronto.ca/&/span&&span class=&invisible&&~tdb/bib/barfoot_ser15.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)。当然不想看书的话可以参考博客&a href=&///?target=http%3A///gaoxiang12/tag/%25E6%259D%258E%25E4%25BB%25A3%25E6%/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&李代数 - 标签 - 半闲居士 - 博客园&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&&br&为了看论文的时候能够比较流畅，还应该具备一些概率论的知识，这里推荐book[Probabilistic Robotics](&a href=&///?target=http%3A//www.probabilistic-robotics.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&probabilistic-robotics.org&/span&&span class=&invisible&&/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&) [pdf](&a href=&///?target=https%3A//docs.ufpr.br/%7Edanielsantos/ProbabilisticRobotics.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&docs.ufpr.br/~danielsan&/span&&span class=&invisible&&tos/ProbabilisticRobotics.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&&br&话说高翔博士近期完成一本SLAM的入门book，有理论有实践，写的不错，推荐。他包含了上述在视觉slam需要的所有基础知识，真是造福大众啊。详细研读此书，以后读各种论文就不会显得那么吃力了吧。最后列举一些玩slam的一些必备工具和相关资源。&br&&br& tools&br&&br&1. ubuntu,
cmake, bash, vim, qt(optional).&br&2. OpenCV install, read the opencv reference manual and tutorial&br&3. ros, [install](&a href=&///?target=http%3A//wiki.ros.org/ROS/Installation& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ROS/Installation - ROS Wiki&i class=&icon-external&&&/i&&/a&), [tutorial}(&a href=&///?target=http%3A//wiki.ros.org/ROS/Tutorials& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ROS/Tutorials - ROS Wiki&i class=&icon-external&&&/i&&/a&).&br&4. python. 可以使用pycharm,作为IDE.&br&为什么使用ubuntu？因为大家的代码，全是用linux，而且很多使用ros的，ros一定是要Linux的，同时还要cmake。Ubuntu是比较适合初学Linux的人，非常好用。&br&&br&somethind about Calibration&br&&br&1. [opencv camera Calibration](&a href=&///?target=http%3A//docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&docs.opencv.org/2.4/mod&/span&&span class=&invisible&&ules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&2. [matlab camera Calibration toolbox](&a href=&///?target=http%3A//www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Camera Calibration Toolbox for Matlab&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&3. [svo camera Calibration](&a href=&///?target=https%3A///uzh-rpg/rpg_svo/wiki/Camera-Calibration& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&uzh-rpg/rpg_svo&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&4. [ros wiki camera Calibration](&a href=&///?target=http%3A//wiki.ros.org/camera_calibration& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&camera_calibration - ROS Wiki&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&为什么要标定相机呢，因为slam的模型中假设 相机的内参数是已知的，因此有了这个内参数我们才能正确的初始化slam系统。&br&&br&slam open sources&br&&br&1. [svo](&a href=&///?target=https%3A///uzh-rpg/rpg_svo/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&uzh-rpg/rpg_svo&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&2. [orb slam](&a href=&///?target=https%3A///raulmur/ORB_SLAM2& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&raulmur/ORB_SLAM2&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&3. [ar_tracker_alvar githun page](&a href=&///?target=https%3A///sniekum/ar_track_alvar& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&sniekum/ar_track_alvar&i class=&icon-external&&&/i&&/a&) [ros page](&a href=&///?target=http%3A//wiki.ros.org/ar_track_alvar& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ar_track_alvar - ROS Wiki&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&4. [ros ptam](&a href=&///?target=http%3A//wiki.ros.org/ethzasl_ptam& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ethzasl_ptam - ROS Wiki&i class=&icon-external&&&/i&&/a&),原始代码不支持ros, 这里给出ros版本的代码. 原始[代码](&a href=&///?target=https%3A///Oxford-PTAM/PTAM-GPL& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Oxford-PTAM/PTAM-GPL&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)[网站](&a href=&///?target=http%3A//www.robots.ox.ac.uk/%7Egk/PTAM/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces (PTAM)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&5. DSO &a href=&///?target=https%3A///JakobEngel/dso& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&JakobEngel/dso&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&ros books&br&&br&1. Learning ROS for Robotics Programming&br&2. 机器人操作系统（ROS）浅析&br&3.
ros by example &a href=&///?target=http%3A//www.ros.org/news/book/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&/shop//shop/r-patrick-goebel/ros-by-example-indigo-volume-1/ebook/product-.html&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&some blogs about ros&br&&br&1. &a href=&///?target=http%3A///page/1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&古月居 - 怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&&br&SLAM基础学习&br&&br&1. [Multiple View Geometry in Computer Vision](&a href=&///?target=http%3A//www.robots.ox.ac.uk/%7Evgg/hzbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Multiple View Geometry in Computer Vision&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)。&br&2. Sparse Matrix [Sparse Non-Linear Least Squares in C/C++](&a href=&///?target=http%3A//users.ics.forth.gr/%7Elourakis/sparseLM/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Sparse Non-Linear Least Squares in C/C++&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&3. [openSLAM](&a href=&///?target=https%3A//www.openslam.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&openslam.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&4. dataset [tum](&a href=&///?target=https%3A//vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&RGB-D SLAM Dataset and Benchmark&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&5. [PCL](&a href=&///?target=https%3A///PointCloudLibrary/pcl& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PointCloudLibrary/pcl&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&6. [opencv](&a href=&///?target=http%3A//opencv.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenCV | OpenCV&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&&br&推荐阅读的书&br&&br&1. [Multiple View Geometry in Computer Vision](&a href=&///?target=http%3A//www.robots.ox.ac.uk/%7Evgg/hzbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Multiple View Geometry in Computer Vision&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&2. [Probabilistic Robotics](&a href=&///?target=http%3A//www.probabilistic-robotics.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&probabilistic-robotics.org&/span&&span class=&invisible&&/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&) [pdf](&a href=&///?target=https%3A//docs.ufpr.br/%7Edanielsantos/ProbabilisticRobotics.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&docs.ufpr.br/~danielsan&/span&&span class=&invisible&&tos/ProbabilisticRobotics.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&3. [state estimation for Robotics](&a href=&///?target=http%3A//asrl.utias.utoronto.ca/%7Etdb/bib/barfoot_ser15.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&asrl.utias.utoronto.ca/&/span&&span class=&invisible&&~tdb/bib/barfoot_ser15.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&4. [Quaternion kinematics for the error-state KF](&a href=&///?target=http%3A//www.iri.upc.edu/people/jsola/JoanSola/objectes/notes/kinematics.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&iri.upc.edu/people/jsol&/span&&span class=&invisible&&a/JoanSola/objectes/notes/kinematics.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&5. 凸优化，&a href=&///?target=https%3A//web.stanford.edu/%7Eboyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&web.stanford.edu/~boyd/&/span&&span class=&invisible&&cvxbook/bv_cvxbook.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&6. 线性系统理论，&a href=&///?target=https%3A///Linear-System-Electrical-Computer-Engineering/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Chi-Tsong Chen: 0: : Books&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&7. An Invitation to 3-D Vision，&a href=&///?target=https%3A//www.eecis.udel.edu/%7Ecer/arv/readings/old_mkss.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&eecis.udel.edu/~cer/arv&/span&&span class=&invisible&&/readings/old_mkss.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&8. Rigid Body Dynamics，&a href=&///?target=http%3A//authors.library.caltech.edu/25023/1/Housner-HudsonDyn80.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&authors.library.caltech.edu&/span&&span class=&invisible&&/25023/1/Housner-HudsonDyn80.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&&br&paper about
vision slam&br&&br&- Georg Klein and David Murray, &Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces&, In Proc. International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR'07, Nara).&br&- D. Scaramuzza, F. Fraundorfer, &Visual Odometry: Part I - The First 30 Years and Fundamentals IEEE Robotics and Automation Magazine&, Volume 18, issue 4, 2011.&br&- F. Fraundorfer and D. Scaramuzza, &Visual Odometry : Part II: Matching, Robustness, Optimization, and Applications,& in IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 19, no. 2, pp. 78-90, June 2012.&br&doi: 10.1109/MRA.&br&- A Kalman Filter-Based Algorithm for IMU-Camera Calibration Observability Analysis and Performance Evaluation&br&- SVO- Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry&br&- [eth zasl sensor](&a href=&///?target=http%3A//wiki.ros.org/ethzasl_sensor_fusion& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ethzasl_sensor_fusion - ROS Wiki&i class=&icon-external&&&/i&&/a&),&br&
- Stephan Weiss. Vision Based Navigation for Micro Helicopters PhD Thesis, 2012 pdf&br&
- Stephan Weiss, Markus W. Achtelik, Margarita Chli and Roland Siegwart. Versatile Distributed Pose Estimation and Sensor Self-Calibration for Autonomous MAVs. in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2012. pdf&br&
- Stephan Weiss, Davide Scaramuzza and Roland Siegwart, Monocular-SLAM–based navigation for autonomous micro helicopters in GPS-denied environments, Journal of Field Robotics (JFR), Vol. 28, No. 6, 4. pdf&br&
- Stephan Weiss and Roland Siegwart. Real-Time Metric State Estimation for Modular Vision-Inertial Systems. in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2011. pdf&br&
- Simon Lynen, Markus Achtelik, Stephan Weiss, Margarita Chli and Roland Siegwart, A Robust and Modular Multi-Sensor Fusion Approach Applied to MAV Navigation. in Proc. of the IEEE/RSJ Conference on - - Intelligent Robots and Systems (IROS), 2013. pdf&br&- [orb slam]&br&
- Raúl Mur-Artal, J. M. M. Montiel and Juan D. Tardós. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics, vol. 31, no. 5, pp. , 2015. (2015 IEEE Transactions on Robotics Best Paper Award). PDF.&br&
- Dorian Gálvez-López and Juan D. Tardós. Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences. IEEE Transactions on Robotics, vol. 28, no. 5, pp. , 2012.&br&&br&最后来张脑图&br&&figure&&img src=&/v2-57addafd4bb750e3d2cb82_b.png& data-rawwidth=&1451& data-rawheight=&1422& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1451& data-original=&/v2-57addafd4bb750e3d2cb82_r.png&&&/figure&
还是说视觉slam吧。 先说视觉这块，首先射影几何的一些内容相机模型，单视几何，双视几何和多视几何。这些内容可以在这本书中找到。英文版的，另外中科院的吴福朝编著的“计算机视觉中的数学方法”也很好，涵盖了…
&p&主要影响就是“中产阶层”的消失。&/p&&br&&p&有一次我打专车，来了一辆宝马。司机表示：“本来多少算是个高管，可是经济下行效益不好，所以一边找下一份工作，一边开专车挣点零花钱。”然而很残酷的是，根据经济学家泰勒·考恩在《再见平庸时代——在未来经济中赢得好位子》一书中的理念，开专车大概就是这位高管的下一份工作了。考恩甚至旗帜鲜明地提出了论点：&b&“平庸的人没有未来！”&/b&&/p&&br&&img src=&/v2-7dd626c25937cef46c093_b.jpg& data-rawwidth=&1111& data-rawheight=&1500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1111& data-original=&/v2-7dd626c25937cef46c093_r.jpg&&&p&（泰勒·考恩，哈佛大学经济学博士，目前任教于乔治·梅森大学。他被《彭博商业周刊》称为“美国最炙手可热的经济学家”，也入选了英国《经济学人》过去十年“最有影响力的经济学家”。）&/p&&p&为什么这么说呢？}