YEXBOT的美女机器人Y怎么样？
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时间：2018-08-18 00:07
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YEXBOT服务机器人，荣获科大讯飞“首批优质服务商”称号文章来源：p5w 作者：【*】 点击：次 时间：
科大讯飞作为国内AI产业领导企业之一，为加强其AI产业生态圈内联盟企业的凝聚力、创新精神，推广联盟企业的优秀技术和产品，于日下午，在科大讯飞总部招开首届服务商大会。本届会议以“科技兴国，智能引航“、“AI新市场、赋能全行业“为主题。YEXBOT智能服务机器人凭借着优秀的产品竞争力和科研实力从众多联盟企业中脱颖而出，成为科大讯飞首批入驻其服务市场的服务商，并获得“优质服务商”称号。
科大讯飞成立于1999年，作为中国智能语音与人工智能产业领导者，在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。2017年，科大讯飞与百度、阿里巴巴和腾讯一同入选首批四个国家新一代人工智能开放创新平台。此次成立的科大讯飞服务市场，是讯飞旗下的国内首个人工智能全产业链综合服务型市场，将整合来自产业链上下的软硬件产品技术与业内专家资源，共同构建连接服务商和用户的AI产业生态圈。
会议中，科大讯飞平台业务群总裁于继栋发表了《AI新市场，赋能全行业》的演讲，表达了AI技术对于各行各业的积极促进作用。AI技术将为行业赋能，在消费者体验、市场推广、销售落地、内部管理等诸多层面为行业创造更大的发展潜力。
YEXBOT智能服务机器人公司作为近年来国内服务型机器人行业中新生力量，以其强大的研发实力，切合消费者需求的功能定制，结合潮流的产品外观设计，吸引了行业内外诸多眼球。目前主要的三款产品也受到消费者、从业企业、媒体的重点关注。
YEXBOT智能家庭机器人专为家庭打造，他实现了人与机器人无障碍沟通，既能和人类语言对话，还支持“语言交互”、“手机远程互动”、“生活学习伙伴”等功能，丰富家庭生活的同时也带来了更多的便利。
YEXBOT商业服务机器人专为企业以及政府机构提供定制型服务机器人，可实现迎宾、信息查询、引导等定制性功能，也可作为商家引流营销所用，专业定制的资料库可以提供用户更专业以及更快捷的服务。
YEXBOT健康管理机器人为家庭量身打造，拟人化外观倍感亲切，可实现健康监测、健康管理、异常报警、在线问诊等功能，为家庭成员健康提供可视化、科学性的建议，为家庭成员健康带来了更多的保障。
目前，YEXBOT服务机器人已携手科大讯飞共同推进双方的战略合作升级。YEXBOT 创始人黄瑞丽就此次合作表达：YEXBOT将借助此次与科大讯飞的合作，在服务型机器人的研发和市场化应用中，将更先进的产品和技术带给更多的用户，让更多用户能够体验到“科技改善生活”的初衷;同时整合渠道营销资源，提升品牌影响力;携手更多行业内从业企业共同构建人工智能产业生态链。
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科大讯飞作为国内AI产业领导企业之一，为加强其AI产业生态圈内联盟企业的凝聚力、创新精神，推广联盟企业的优秀技术和产品，于日下午，在科大讯飞总部招开首届服务商大会。本届会议以&科技兴国，智能引航&、&AI新市场、赋能全行业&为主题。YEXBOT智能服务机器人凭借着优秀的产品竞争力和科研实力从众多联盟企业中脱颖而出，成为科大讯飞首批入驻其服务市场的服务商，并获得&优质服务商&称号。 科大讯飞成立于1999年，作为中国智能语音与人工智能产业领导者，在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。2017年，科大讯飞与百度、阿里巴巴和腾讯一同入选首批四个国家新一代人工智能开放创新平台。此次成立的科大讯飞服务市场，是讯飞旗下的国内首个人工智能全产业链综合服务型市场，将整合来自产业链上下的软硬件产品技术与业内专家资源，共同构建连接服务商和用户的AI产业生态圈。 会议中，科大讯飞平台业务群总裁于继栋发表了《AI新市场，赋能全行业》的演讲，表达了AI技术对于各行各业的积极促进作用。AI技术将为行业赋能，在消费者体验、市场推广、销售落地、内部管理等诸多层面为行业创造更大的发展潜力。 YEXBOT智能服务机器人公司作为近年来国内服务型机器人行业中新生力量，以其强大的研发实力，切合消费者需求的功能定制，结合潮流的产品外观设计，吸引了行业内外诸多眼球。目前主要的三款产品也受到消费者、从业企业、媒体的重点关注。 YEXBOT智能家庭机器人专为家庭打造，他实现了人与机器人无障碍沟通，既能和人类语言对话，还支持&语言交互&、&手机远程互动&、&生活学习伙伴&等功能，丰富家庭生活的同时也带来了更多的便利。 YEXBOT商业服务机器人专为企业以及政府机构提供定制型服务机器人，可实现迎宾、信息查询、引导等定制性功能，也可作为商家引流营销所用，专业定制的资料库可以提供用户更专业以及更快捷的服务。 YEXBOT健康管理机器人为家庭量身打造，拟人化外观倍感亲切，可实现健康监测、健康管理、异常报警、在线问诊等功能，为家庭成员健康提供可视化、科学性的建议，为家庭成员健康带来了更多的保障。 目前，YEXBOT服务机器人已携手科大讯飞共同推进双方的战略合作升级。YEXBOT 创始人黄瑞丽就此次合作表达：YEXBOT将借助此次与科大讯飞的合作，在服务型机器人的研发和市场化应用中，将更先进的产品和技术带给更多的用户，让更多用户能够体验到&科技改善生活&的初衷;同时整合渠道营销资源，提升品牌影响力;携手更多行业内从业企业共同构建人工智能产业生态链。
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聊天吐槽赢奖品&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-eb67886d36_b.jpg& data-rawwidth=&375& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&375&&&/figure&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.amazon.cn/dp/B073L8PHH8/ref%3Dsr_1_1%3Fie%3DUTF8%26qid%3D%26sr%3D8-1%26keywords%3D%25E6%259C%25BA%25E5%%25E4%25BA%25BA%25E7%25BC%%25A8%258B%25E5%25AE%259E%25E6%& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&亚马逊图书链接&/a&&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//search.jd.com/Search%3Fkeyword%3D%25E6%259C%25BA%25E5%%25E4%25BA%25BA%25E7%25BC%%25A8%258B%25E5%25AE%259E%25E6%enc%3Dutf-8%26wq%3D%25E6%259C%25BA%25E5%%25E4%25BA%25BA%25E7%25BC%%25A8%258B%25E5%25AE%259E%25E6%pvid%3De1a5d8edf471& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&京东图书链接&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&如果要问我：当你十年前第一次制作机器人时，希望能拥有哪一本书？现在回答，那就是这本《机器人编程实战》！所以，今天我们把这本书带到了您的面前。&/p&&p&&br&&/p&&p&我们在2009年也是使用Arduino（本书主要使用的控制器之一）进行机器人编程，虽喜欢其易学易用。但又感觉与机器人相关的编程知识又是那么零碎，不成体系。为了寻找好的机器人编程范式，我们后来便开始使用ROS，但用ROS进行开发的问题则是对严重依赖Linux，导致软件部署成本高（包括时间成本和硬件成本），且对Linux编程的基础要求也比较高，这一点这就难为很多初学者了。&/p&&p&本书的出现将会改善这一困境，它不仅提供了基础、全面、准确的机器人系统的相关概念和知识，并配有大量的图表以帮助读者理解。全书贯穿了生日机器人举行生日派对和Midamba在荒岛制作自主机器人以求生两个故事线，并在故事场景中学习编程，妙趣横生！而本书最大的创新，是提出了一系列用于机器人程序设计、规划和分析的范式或工具。其思想性和实用性，即便是我们这些已经读过很多机器人书的资深开发者也深感获益匪浅，比如机器人场景图形规划（RSVP）、实际环境中机器人效能熵（REQUIRE）、安全自主机器人应用架构（SARAA）等。&/p&&p&本书只需要读者需要基本的Java或C++的编程技巧。本书所有机器人指令、命令和程序已经在基于 ARM7、 ARM9 微控制器机器人以及流行并广泛使用的 LEGO NXT、 EV3 机器人上进行了测试。&/p&&p&这本书很适合成为您的第一本机器人编程实践书和指导手册，包括机器人竞赛团队、创客和高年级的本科大学生。&/p&&p&&br&&/p&&p&本书由翻译得到了易科机器人实验室（&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//exbot.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&exbot.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&）小伙伴们的大力支持，张瑞雷和李静两位老师审阅了本书，并给出了宝贵的修改意见，向他们一并表示感谢！&/p&&p&有关本书更多讨论欢迎访问&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//books.exbot.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&books.exbot.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&。&/p&&p&&br&&/p&&p&刘锦涛&/p&&p&李笔锋&/p&&p&&br&&/p&&p&&/p&
如果要问我：当你十年前第一次制作机器人时，希望能拥有哪一本书？现在回答，那就是这本《机器人编程实战》！所以，今天我们把这本书带到了您的面前。 我们在2009年也是使用Arduino（本书主要使用的控制器之一）进行机器人编程…
&blockquote&&b&Top按 &/b&&br&&b&当越来越多的机器人开发者选用ROS&/b&&br&&b&这时也非常有必要听一听反面的声音&/b&&br&&b&ROS是不是个好工具？&/b&&br&&b&锤子是钉子的好工具，但不是螺丝钉的好工具&/b&&br&&b&所以首先认清你自己，然后再去选择适合你的工具&/b&&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&原作者是Pulu Robotics的Miika，资深嵌入式工程师，他坚持从无到有开发软件，主张从最底层解决机器人软件的复杂性的问题。如果你的系统偏向于嵌入式，此文值得一看。 &/p&&p&以下由易科机器人实验室的Top Liu和Relay Zhang编译。&/p&&hr&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6c5c4f03b61caee509e0d9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&396& class=&content_image& width=&400&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&ROS或机器人操作系统作为机器人研究和开发中的一个全面解决方案，在市场中已经大量销售。所以，我们也总是被问到是否使用ROS。当我们告诉人们“No”的时候，许多人点头表示理解，但也有很多人表示不解，他们想知道为什么不这样做？由于这个问题有些复杂，但对未来机器人的研发工作相当关键，所以我们想深入探讨一下我们的观点。&/p&&p&&b&我们不需要使用ROS&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们在2017年2月开始根据自己的实际需要而开发机器人技术，我们没有任何机器人技术经验，因此也不知道应该如何去做。我在设计电子和嵌入式软件方面经验丰富，包括电力电子、电动车牵引和图像传感器，但从未涉足机器人领域。&/p&&p&当然，在我开发我们改变游戏规则（主要是降价）的集成电子设计的同时，我们也看到了ROS。“每个人都在使用它，所以它一定是好的。”但事情不仅仅是“好”或“坏”那么简单。锤子是钉子的优秀工具，但不是螺丝钉的。其他人使用ROS的事实表明，它解决了他们的问题（或者他们认为是这样）。但是，我们认为它回答了我们的问题吗？&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a3f72adfcac7b11fe1be0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&471& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a3f72adfcac7b11fe1be0_r.jpg&&&/figure&&p&&i&从头开始有时候是反而是正确的解决方案&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&我曾试图为我的硬件写一个ROS驱动程序。如果当时学习曲线变得更容易些，事情可能会有所不同。但实际上没有什么结果，这让我们质疑是否需要这个系统。&/p&&p&在分析了这种情况之后，我们写下了ROS是什么，以及我们的需求是什么，而且几乎没有什么共同之处。&/p&&p&ROS将现有的、通常难以使用、不兼容的传感器、执行器等硬件整合在一起，通过将其数据流转换成消息总线，使用在硬件驱动器和计算单元之间兼容的数据类型。它也是一组转换接口，用于运行多个外部（即，并不是用ROS开发的）的开源计算算法。&/p&&p&当研究人员购买了新的1000美元或5000美元的机器人硬件时，ROS还提供了一些工具来帮助测试已有的东西。因此，ROS是机器人部件之间以及机器人设计人员之间的翻译者，ROS是一种“共同语言”。当你像上面这样陈述时，所有这些听起来都很棒！&/p&&p&&b&我们的业务完全不同。我们正在设计一个功能强大的机器人平台作为一个完整的集成解决方案，原因如下：&/b&&/p&&p&1）以综合方式自行开发所有部件是将机器人的价格降低至少十倍的唯一方法。如果我们要用“机器人组件”来构建我们的机器人，就像其他人似乎正在做的那样，我们的总物料成本至少是5000美元（与其他人一样），和至少需要15000美元的市场价格相比，这事实上是比赛开始的地方。&/p&&p&2.）将复杂的、单独的模块（不是相互兼容的）连接在一起，是一种使用效率低下的开发方法，即使在使用ROS等中间件时也是如此，即使是传说中已经有“别人”做好了驱动程序和数据转换。&/p&&p&3.）我们不会提供“可交换零件，对每个新的机器人零件测试”的可能性，这不是我们的产品，也不是我们的商业模式。ROS很擅长为此提供一个平台，如果这是我们的业务，我们会使用它。相反，我们正在构建我们自己的组件，将它们尽可能简单地整合在一起，并尽可能高效地将它们集成在一起，并尝试找到性能最佳的组件，以便我们的客户无需进行低级设计工作。然后，我们为社区提供一个完整的平台，我们希望能够在这个平台上设计真正的应用程序，从而为您提供一个跳跃式的开始，而不是一直重复变量块之间的必须的粘合。当然，因为它是开源的，任何人如果愿意，仍然可以修改这个平台，&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&ROS实际上可以解决我们10％左右的问题。剩下的90％至少会是两倍繁琐的。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&“ROS方式”效率低下&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-52aff7bdf839fa4f466e4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&478& data-rawheight=&502& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&478& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-52aff7bdf839fa4f466e4_r.jpg&&&/figure&&p&&i&我可以穿上你的马甲吗？&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&我开始把我们的机器人与外界隔离开来，事后看来，这个决定太棒了。&/p&&p&让我举一个例子。当负责将LIDAR（旋转激光扫描仪）数据映射到地图上时，我直接创建了代码，使用几乎零延迟的轮子编码器和陀螺仪数据来处理每个LIDAR测距数据点。它对机器人当前的坐标进行估计，有效地消除了机器人在采集过程中移动时，如果将LIDAR一次扫描作为单个固定的“帧”进行处理将出现的拉伸假象。&/p&&p&对我来说，这是一个不费脑筋的事情，但是后来，看看其他人如何在ROS环境中实现这一点，我很惊讶地发现这个问题常常完全被忽略了。这是可以理解的，因为虽然这个问题是我正在做低层集成时直接解决的（没有额外的代码，只是使用最新的信息，因为在你同一个CPU里已经有了所有你需要的数据）！但当您的系统非实时，又从多个不兼容的硬件设备接收非实时数据，再加上以“模块化”名义在软件之间所造成的人为障碍。正如我后来发现的那样，解决这个激光雷达问题实际上都够研究人员撰写完整（和复杂）的论文了！&/p&&p&对于我们的价格方面来说，昂贵的计算机也是不可能的。我们需要在Raspberry Pi 3上运行所有的功能。我们希望我们的产品功能丰富，敏捷，快速，节能。即使仅仅从环境角度来看，我们也承担不起将数十瓦的功率转化为热量，因为我们将要在这个星球上运行数百万台机器人。&/p&&p&因此，当其他厂商将100至1000美元的传感器和执行器模块组装在一起时，一些还要通过高延迟的USB，并且在昂贵的计算机内部复杂的消息传递体系结构中处理数据，这总是很慢，我们的解决方案是直接使用100 $的组件模块，全部连接到单个微控制器，运行简单的低级别实时代码，无操作系统，并提供机器人的主要“中枢神经”系统，使用200mW的功率来做到这一点。&/p&&p&低效率不仅体现在成本或功耗方面。在看过使用ROS的项目后，我们发现需要程序员一遍又一遍地解决同样的问题：如何在ROS系统中将各个部分“粘合”在一起，如何提供适于销售的用户接口，而不是演示/研究应用程序。&/p&&p&我们已经从零开始开发了所有东西，并且已经达到了相同的实际功能水平，并且通过一个三人小组用六个月时间实现，相比使用ROS需要十人小组在两年来实现（基于我们在分析市场时所看到的）。前方仍有很多艰苦的工作，尤其是在软件方面，但它是&i&伟大的&/i&，我们的&i&演示&/i&的设计具有实际的可制造性，所有都有CAD / CAM，BOM成本&i&即使在10个单位的批次&/i&仍能满足我们的目标市场价格。&/p&&p&我们从来没有打算使用仅是演示用途的硬件（昂贵的、无法量产的或是干脆说没卵用的）来做演示。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&ROS既不是问题，但也不是答案&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fcd292c129c1d47abe83b2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&414& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fcd292c129c1d47abe83b2_r.jpg&&&/figure&&p&我喜欢通过发现问题，从而找到问题的根源，然后修复它或完全重新来做。&/p&&p&移动机器人要价格合理，那么就很容易发现问题：昂贵、难以使用、通常不可靠的组件；缺乏编程技巧、资源或团队协调来构建完整的系统，缺少真实场景可用的“客户案例”。&/p&&p&我不知道ROS项目是否正在按照这些思路进行思考，但至少他们看起来正在解决同样的问题-正确的问题。然而，他们并没有能解决的根本原因，我想正是很多“ROS思想家”似乎还都喜欢这种方式。&/p&&p&今天机器人的基础往往是一个太过于复杂的系统。ROS位于复杂且昂贵的系统的顶端，也增加了更多的复杂性，但以某种方式成功地解决了这个难题。我看到一些伟大的演示，这令我印象深刻。&/p&&p&在我们看来，复杂性问题的答案必须是去除复杂的部分而不是管理它们。但是，如果我们删除作为移动机器人基础的部件，我们什么都没有了。所以我们别无选择，只能从头开始重做一切。&/p&&p&尽管从头开始听起来像是一项艰巨的任务，但请记住，这正是ROS的初心：让我们设计和实现这个庞大的软件，以便每个人都可以在以后重用。&/p&&p&在我们的例子中，通过固执的简化，做“一次大事”是可能的。我们以最基本的形式简化每个问题。如果事情看起来很复杂，我们必须深入挖掘，直到我们处于可能的最低层来解决复杂性的原因，而不是增加复杂性。我们想要得到正确的基础。&/p&&p&&b&基础是机械和电子。&/b&（包括低层固件）&/p&&p&ROS是中间件。这也是我们为什么不与ROS竞争的原因。这就是为什么我们不重做他们的工作，为什么我说我们所做的90％没有被ROS回答。我们认为我们不需要中间件，我们的“stack”只是&i&时间关键的低层（嵌入式）&/i&和&i&高层次的计算。&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们将与ROS兼容（无论如何 - 请告诉我们！）&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-c07d7bedc200b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-c07d7bedc200b_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&导航到未来&/p&&p&最后，我们发现，ROS是一个拥有庞大社区的完全胜任的系统，显然已经在许多机构和公司从中找到了自己的位置。我们鼓励大家做出自己的、明智的决定。我们都有自己的动机，永远不要盲目相信任何意见，根据您的技术分析做出技术决策，使其适用于你的业务模式。&/p&&p&所以，我们从来都不想阻挠任何人，对于那些能够流畅使用ROS，或者从“ROS方式”中获得灵感的人，我们甚至都想帮助你加入到这个运动中。&/p&&p&为此，我们决定（从第一天起）为我们的硬件提供ROS驱动程序。另一方面，我们从不善于满足别人的软件需求（而不是我们自己的需要）。我们自己对ROS体系结构的经验太少，所以如果ROS开源社区的某个人能够获得灵感来帮助我们，那么这可能是一个双赢的局面。我们已经得到了一些联系，显然有人希望这样做，这显示了ROS社区积极的一面。&/p&&p&我们将把所有的软件都作为开源发布，没有任何限制，所以我100％确定我们的产品也会在ROS社区产生巨大影响，即使我们现在没有使用ROS。&/p&
当越来越多的机器人开发者选用ROS 这时也非常有必要听一听反面的声音 ROS是不是个好工具？ 锤子是钉子的好工具，但不是螺丝钉的好工具 所以首先认清你自己，然后再去选择适合你的工具 原作者是Pulu Robotics的Miika，资深嵌入式工程师，他坚持从无到…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&p&【易科无人车】1.加装运动控制器&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&首先感谢友商们的赞助，他们提供了车体、单板机、飞控和GPS等设备，使得改造计划能够顺利进行！&br&我们谨以此系列改造教程来回馈社区！&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&我们的基本设想是底层采用pixhawk作为运动控制器，上层采用单板机运行ROS执行深度学习、规划、导航、避障等高级任务。&/p&&h2&1 功能开发目标&/h2&&h2&1.1 深度学习&/h2&&p&&b&功能1：&/b&&/p&&p&通过深度学习学习手势指令，能够实时识别手势动作，通过手势引导无人车前进、后退、左拐、右拐。&/p&&p&&b&功能2：&/b&&/p&&p&通过深度学习学习目标物，能够实时识别目标并自动跟随。&/p&&h2&1.2 自主导航&/h2&&p&&b&功能3：&/b&&/p&&p&在地图上设置好路线，无人车能够沿着预定路线自动巡逻，同时实现自动避障。&/p&&p&关键技术&/p&&p&l 组合导航技术（GPS+IMU+无线+地标+视觉）&/p&&p&l 导航规划算法（局部规划+全局规划）&/p&&p&l 视觉寻迹技术（对齐车道）&/p&&p&&br&&/p&&h2&2 功能样机&/h2&&h2&2.1 主控系统架构&/h2&&p&&b&底层控制器：&/b&&/p&&p&硬件采用pixhawk，固件建议使用PX4（node模式，与ROS兼容，只需做少量改动），亦可选用amp&br&Rover。&/p&&p&优势是飞控的GPS+IMU组合导航、底层控制、地面站航线设置都非常成熟，可迅速实现功能。&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//dev.px4.io/en/airframes_experimental/traxxas_stampede.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&dev.px4.io/en/airframes&/span&&span class=&invisible&&_experimental/traxxas_stampede.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//pixhawk.org/dev/ros/ground_rover& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&pixhawk.org/dev/ros/gro&/span&&span class=&invisible&&und_rover&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//wiki.ros.org/RobotnikAutomation/Tutorials/Use%2520Pixhawk%2520in%2520AGV& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&wiki.ros.org/RobotnikAu&/span&&span class=&invisible&&tomation/Tutorials/Use%20Pixhawk%20in%20AGV&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p& Rover：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ardupilot.org/rover/ind&/span&&span class=&invisible&&ex.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&b&地面站：&/b&&/p&&p&地面站建议使用mission planner；或是QGC，QT开发、跨平台，支持多机。&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//qgroundcontrol.com/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&qgroundcontrol.com/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/mavlink/qgroundcontrol/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/mavlink/qgro&/span&&span class=&invisible&&undcontrol/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&地面站通过无线电台以及MAVLink协议与无人车通信。&/p&&p&通信链路打算改成wifi的，可在小区部署wifi基站，用于监控图像传输、通信控制等。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&上位机：&/b&&/p&&p&上位机使用香蕉派或Intel NCU迷你PC，便于开发。&/p&&p&安装 ROS Indigo&/p&&p&通过MAVROS与底层控制器通信&/p&&p&第一阶段只做避障功能，再做一个有限状态机进行逻辑处理&/p&&p&未来逐步增加路径规划、视觉、目标识别与跟踪、手势识别控制等复杂功能，&/p&&p&可直接运行Matlab开发的算法（有相应的ROS接口）&/p&&h2&2.2 传感器系统组成&/h2&&p&使用激光雷达+RTK GPS+IMU+编码器组合导航（可达厘米级）需开发EKF算法，可参考APM开源的EKF。&/p&&p&未来考虑更复杂的融合导航方案，如无线定位，信标定位等，以弥补GPS因高楼遮挡造成定位精度下降的问题。&/p&&p&&br&&/p&&p&避障使用激光雷达数据。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&3 加装运动控制器&/h2&&p&易科无人车队目前有两辆车，一辆是巨匠公司赞助的路虎（四驱，差速驱动），一辆是梅老师赞助的雷虎大脚车（四驱，阿克曼转向）。二者转向原理不同，在底层运动控制设计时略有不同。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-f1c067d9e179c70e8f6c3f12aae4790a_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-f1c067d9e179c70e8f6c3f12aae4790a_r.jpg&&&/figure&&p&
图 1 路虎-巨匠公司赞助&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_r.jpg&&&/figure&&p&
图 2 雷虎&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们首先对雷虎进行了改装，加装了赫星公司赞助的pixhawk2飞控和Here GPS系统。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-6a79c6fd902f89f5c782c7_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-6a79c6fd902f89f5c782c7_r.jpg&&&/figure&&p&
图 3 pixhawk2飞控和Here GPS&/p&&p&&br&&/p&&p&Pixhawk2值得一提的是，在结构设计上采用核心IMU部件和接口板分离的设计，可以选配不同的接口板，使得使用和安装更为灵活。另外，使用了双余度设计（包括传感器、GPS、电源等），以及EKF3算法，可以自动隔离有故障的传感器，极大地提高了可靠性。毕竟人家是为无人机设计的喽，在空中可容不得一丁点故障。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-036ab816aa4cd632de0d0e1bc08a9e17_b.png& data-rawwidth=&975& data-rawheight=&628& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&975& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-036ab816aa4cd632de0d0e1bc08a9e17_r.jpg&&&/figure&&p&
图 4 pixhawk2&/p&&p&&br&&/p&&p&拆开雷虎大脚车的遥控接收机，取下接收机上的电机和舵机的两路PWM信号线，分别接到飞控的输出上。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-aba805e96dcf68374c75ac_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-aba805e96dcf68374c75ac_r.jpg&&&/figure&&p&
图 5 大脚车的接收机&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5abb9d660ebf9d61d60ec6_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5abb9d660ebf9d61d60ec6_r.jpg&&&/figure&&p&
图 6 安装pixhawk飞控&/p&&p&&br&&/p&&p&安装固定好飞控的GPS注意好箭头方向。&/p&&p&&br&&/p&&p&接下来就是刷新飞控的固件了。&/p&&p&首先安装Mission planner地面站，并在Planner选项中将Layout设置为Advanced，否则好多高级设置将不显示。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-d1bebf6a78c3fc90ea893_b.png& data-rawwidth=&565& data-rawheight=&648& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&565& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-d1bebf6a78c3fc90ea893_r.jpg&&&/figure&&p&在Wizard选择Rover固件，一步步安装即可。一定不要忘记了校准Compass，否则自检报错，飞控会拒绝解锁。&/p&&p&参考页面：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ardupilot.org/rover/doc&/span&&span class=&invisible&&s&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-3f2efecd292452bbb5e7ea_b.png& data-rawwidth=&687& data-rawheight=&492& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&687& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-3f2efecd292452bbb5e7ea_r.jpg&&&/figure&&p&在compass设置中选择Pixhawk/px4选项，并点击最下方的Start进行校准。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-44f5deffe55e70bd3d0e4fd_b.png& data-rawwidth=&776& data-rawheight=&670& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&776& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-44f5deffe55e70bd3d0e4fd_r.jpg&&&/figure&&p&最后就是在Flight modes设置遥控器的控制模式了。&/p&&p&参考：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/rover-control-modes.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ardupilot.org/rover/doc&/span&&span class=&invisible&&s/rover-control-modes.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&可用的控制模如下：&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/manual-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MANUAL mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/learning-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LEARNING Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/auto-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AUTO Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/steering-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&STEERING Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/hold-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HOLD Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/guided-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GUIDED mode&/a&&/p&&p&解释如下：&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/manual-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MANUAL mode&/a&手动模式：&/p&&p&通过RC发射机控制车辆，手动控制转向和油门。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/learning-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LEARNING Mode&/a&学习模式&/p&&p&1.通过无线电遥控驾驶车&/p&&p&2.&b&通过&/b&(CH7)记录此时的GPS位置，生成航路点，然后在自动模式使用此航路点。&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/auto-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AUTO Mode&/a&自动模式&/p&&p&自动按照预设航点行驶。&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/steering-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&STEERING Mode&/a&STEERING模式&/p&&p&学习模式+避障&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/hold-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HOLD Mode&/a&保持模式&/p&&p&停车！&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/guided-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GUIDED mode&/a&引导模式&/p&&p&驶往控制站给定的目标点。&/p&&p&&br&&/p&&p&除手动模式以外的所有模式，都必须GPS锁定后才能进行。&/p&&p&首次上电后，GPS蓝色LED常亮，表示GPS锁定，此时的位置为Home点，Home点是自动返航的目标点。&/p&&p&可通过（CH7）开关的瞬时切换清除航点列表。&/p&&p&当CH7开关切换复位时，将Home点重置到车辆当前位置。&/p&&p&&br&&/p&&p&设定好模式，下一步我们就要进一步连接上位机，通过mavROS发送航路点命令给控制器，控制小车运行啦！最后奉献几张小伙伴调试控制器的照片吧！&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-e8b9e93e616adfb2baace31cfda43470_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-e8b9e93e616adfb2baace31cfda43470_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-93e0fae0ba02f493a13e3f7c_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-93e0fae0ba02f493a13e3f7c_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-9ad67fce2fffcaeb108c03_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-9ad67fce2fffcaeb108c03_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
【易科无人车】1.加装运动控制器 首先感谢友商们的赞助，他们提供了车体、单板机、飞控和GPS等设备，使得改造计划能够顺利进行！ 我们谨以此系列改造教程来回馈社区！ 我们的基本设想是底层采用pixhawk作为运动控制器，上层采用单板机运行ROS执行深度学习、…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fdf55f3fb5ed_b.jpg& data-rawwidth=&799& data-rawheight=&470& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&799& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fdf55f3fb5ed_r.jpg&&&/figure&&p&&b&APMRover+Gazebo+ROS+MAVproxy &/b&&/p&&p&&b&无人车仿真环境搭建步骤&/b&&/p&&p&&br&&/p&&b&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-ddb94252fc_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&412& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-ddb94252fc_r.jpg&&&/figure&&/b&&p&&br&&/p&&p&&b&图1 使用了Pixhawk2作为小脑运动控制器&/b&&/p&&p&&br&&/p&&b&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-6e9e2a2c0cab939dd7be0f_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&550& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-6e9e2a2c0cab939dd7be0f_r.jpg&&&/figure&&/b&&p&&br&&/p&&p&&b&图2
硬件使用了巨匠无人车平台&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&1 前言&/b&&/h2&&p&机器人学的本质就是与物理世界的互动。抛开物理硬件，在纯软件的环境里进行仿真，似乎与机器人学背道而驰。但是从节约成本，节约时间的角度出发，仿真也是必不可少的。&/p&&p&当我个人使用低速、廉价的模型车时，我也是不做仿真的，直接在车上测试程序！简单粗暴，直观有效！但随着车越来越大，速度越来越高，成本越来越贵。我也不得不重新考虑通过仿真先验证一些危险的程序了。&/p&&p&就像下面是一次撞到台阶上，扯断了线，不得不维修了一天的小车车。&/p&&p&当需要进行一些较为复杂、危险的功能时就必须要考虑先在仿真环境下进行测试了。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-baabb9b866_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-baabb9b866_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们知道Gazebo有着强大的仿真功能，可以方便的进行ROS程序的仿真验证。上层的高级导航程序想基于ROS和香蕉派进行开发。但我们底层又想使用成熟可靠的开源自动驾驶仪项目Ardurover，有什么好的办法吗？&/p&&p&感谢Erler Robotics做了一些列ROS+Ardurover的教程，原文链接如下：&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//docs.erlerobotics.com/simulation/intro& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&docs.erlerobotics.com/s&/span&&span class=&invisible&&imulation/intro&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们按照教程进行了尝试，填了一些小坑，最后终于成功把仿真环境搭建起来了，总结如下：&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&系统介绍&/b&&/h2&&p&开发环境：ROS Indigo&/p&&p&使用ROS / Gazebo仿真器对ArduPilot代码进行软件在环仿真（SITL），对控制器等算法的的正确性和稳定性进行验证。&/p&&p&&b&通信方式&/b& &/p&&p&自动驾驶仪应用程序通过MAVROS在相关的ROS主题中发布数据。MAVROS为支持MAVLink通信协议的各种自动驾驶仪提供ROS驱动程序。另外，它还为地面控制站提供UDPMAVLink桥。使用这个协议，ROS可以通过MAVROS直接向无人车控制器发送特定的命令。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a1641376cba1b9186203_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&474& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a1641376cba1b9186203_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&其他插件有：&/p&&ul&&li&sim_vehicle.sh：简化的ROS / Gazebo模拟启动，可以通过使用SITL启动脚本的参数完全配置&/li&&li&Hector插件：提供GPS传感器数据&/li&&li&MavProxy：提供地理参考重叠地图图像，以更好地评估无人车相对于模拟环境的位置&/li&&/ul&&p&仿真器模拟的传感器数据包括：&/p&&ul&&li&惯性测量单元（IMU），提供线性加速度，角速度&/li&&li&大气计，提供高度&/li&&li&指南针，提供航向&/li&&li&GPS，提供经度、纬度和高度&/li&&li&摄像头，前方图像&/li&&li&声纳传感器，前方障碍物&/li&&li&激光雷达&/li&&li&深度摄像机&/li&&li&模拟遥控器操纵&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2 安装软件&/b&&/h2&&p&建议安装Ubuntu14.04 64位。&/p&&p&我尝试了Ubuntu 16.0464位，16.04中没有所需的Gazebo和drcsim7包，需要手动编译，比较麻烦。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&安装步骤:&/p&&p&1) Ubuntu 14.04&/p&&p&2) APM / Ardupilot&/p&&p&a) arduRover的Erle Gazebo分支&/p&&p&3) JSBSim仿真器 (四旋翼专用，无人车可省略)&/p&&p&4) ROS Indigo&/p&&p&5) 创建ROS工作区&/p&&p&6) 安装Gazebo&/p&&p&a) 选项1:使用Ubuntu Deban包安装Gazebo&/p&&p&b) 选项2:从源代码安装Gazebo&/p&&p&7) 编译工作空间&/p&&p&8) Gazebo模型下载&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.1 安装基础包&/b&&/h2&&p&首先,安装基础包&/p&&blockquote&sudo apt-get update&br&sudo apt-get install gawk make git curl cmake -y&/blockquote&&h2&&b&2.2 MAVProxy&/b&&/h2&&p&安装MAVProxy的依赖包&/p&&blockquote&sudo apt-get install g++ python-pippython-matplotlib python-serial python-wxgtk2.8 python-scipy python-opencvpython-numpy python-pyparsing ccache realpath libopencv-dev -y&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&安装MAVProxy&/p&&blockquote&sudo pip install future&br&sudo apt-get install libxml2-dev libxslt1-dev -y&br&sudo pip2 install pymavlink catkin_pkg --upgrade&br&sudo pip install MAVProxy==1.5.2&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&注：pip是一个python包管理工具，如果在先前机器上并未安装，可按照以下步骤安装。&/p&&p&首选使用软件管理器安装：在Linux系统中，可以在系统的软件管理器中安装最新版本的pip.&/p&&p&如Debian 和 Ubuntu:&/p&&p&$ sudo apt-get installpython-pip&/p&&p&或是使用脚本安装和升级pip&/p&&p&要安装或升级pip，首先需要下载 get-pip.py&/p&&p&下载链接：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//bootstrap.pypa.io/get-pip.py& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&bootstrap.pypa.io/get-p&/span&&span class=&invisible&&ip.py&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&然后运行以下命令 (需要管理员权限):&/p&&p&$ sudo pythonget-pip.py&/p&&h2&&b&2.3 ARUco&/b&&/h2&&p&&b&下载并安装ArUco.&/b&&/p&&p&首先下载1.3.0版本 ArUco（aruco-1.3.0.tgz），注意不要用其他版本，可能会导致编译不通过。&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//sourceforge.net/projects/aruco/files/OldVersions/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&sourceforge.net/project&/span&&span class=&invisible&&s/aruco/files/OldVersions/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&b&安装ArUco&/b&&/p&&blockquote&
cd~/Downloads # Replace this with your Download directory&br&
tar-xvzf aruco-1.3.0.tgz&br&
cdaruco-1.3.0/&br&
mkdirbuild && cd build&br&
cmake..&br&
sudomake install&/blockquote&&h2&&b&2.4 APM/ Ardupilot&/b&&/h2&&p&ArduPilot项目是一个开源的无人机自动驾驶仪。我们将使用erlerobot的gazebo分支进行仿真:&/p&&p&&b&编译ardupilot特定的分支&/b&&/p&&blockquote&mkdir -p ~/ cd ~/simulation&br&git clone &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/ardupilot& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ar&/span&&span class=&invisible&&dupilot&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& -b gazebo&/blockquote&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.5无人机仿真界面JSBSim(可忽略)&/b&&/h2&&blockquote&cd ~/simulation&br&git clone git://&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//github.com/tridge/jsbsim.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&github.com/tridge/jsbsi&/span&&span class=&invisible&&m.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&# Additional dependencies required&br&sudo apt-get install libtool automake autoconf libexpat1-dev&br&cd jsbsim&br&./autogen.sh --enable-libraries&br&make -j2&br&sudo make install&/blockquote&&h2&&b&2.6 ROS Indigo&/b&&/h2&&p&设置你的电脑接受来自&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.ros.org& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.ros.org&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&的软件,设置你的钥匙并安装(确保你的Debian软件包索引是最新的):&/p&&blockquote&sudo sh -c 'echo &deb&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.ros.org/ros/ubuntu& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.ros.org/ros/ub&/span&&span class=&invisible&&untu&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& $(lsb_release -sc) main& &/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'&br&sudo apt-key adv --keyserverhkp://&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ha.pool.sks-keyservers.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ha.pool.sks-keyservers.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a& --recv-key 0xB01FA116&br&sudo apt-get update&/blockquote&&p&仅安装ROS基础包，不包括GUI等工具。&/p&&blockquote&sudo apt-get install ros-indigo-ros-base -y&/blockquote&&p&或是干脆来个完整安装：&/p&&blockquote&sudo apt-get install ros-indigo-desktop-full -y&/blockquote&&p&初始化rosdep&/p&&p&在可以使用ROS之前，需要初始化rosdep。当你想需要编译并运行一些ROS的组件时，rosdep使你能够轻松地安装系统的依赖关系。&/p&&blockquote&sudo rosdep init&br&rosdep update&/blockquote&&p&将ROS环境变量将自动添加到您的bash会话:&/p&&blockquote&echo &source/opt/ros/indigo/setup.bash& && ~/.bashrc&br&source ~/.bashrc&/blockquote&&p&安装rosinstall和本项目所需的依赖关系&/p&&blockquote&sudo apt-get
install python-rosinstall
ros-indigo-octomap-msgs
ros-indigo-joy
ros-indigo-geodesy
ros-indigo-octomap-ros
ros-indigo-mavlink
ros-indigo-control-toolbox \&br&
ros-indigo-transmission-interface \&br&
ros-indigo-joint-limits-interface \&br&
unzip -y&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&b&创建ROS工作区&/b&&/p&&blockquote&mkdir -p ~/simulation/ros_catkin_ws/src&/blockquote&&p&&b&初始化工作空间&/b&&/p&&blockquote&cd ~/simulation/ros_catkin_ws/src&br&catkin_init_workspace&br&cd ~/simulation/ros_catkin_ws&br&catkin_make&br&source devel/setup.bash&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.7 git下载源码&/b&&/h2&&p&下载这些文件到src文件夹中:&/p&&blockquote&cd ~/simulation/ros_catkin_ws/src&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/ardupilot_sitl_gazebo_plugin& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ar&/span&&span class=&invisible&&dupilot_sitl_gazebo_plugin&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_gazebo/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/tu-darmstadt&/span&&span class=&invisible&&-ros-pkg/hector_gazebo/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/rotors_simulator& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ro&/span&&span class=&invisible&&tors_simulator&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& -b sonar_plugin&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/PX4/mav_comm.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/PX4/mav_comm&/span&&span class=&invisible&&.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ethz-asl/glog_catkin.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/ethz-asl/glo&/span&&span class=&invisible&&g_catkin.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/catkin/catkin_simple.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/catkin/catki&/span&&span class=&invisible&&n_simple.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/mavros.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ma&/span&&span class=&invisible&&vros.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ros-simulation/gazebo_ros_pkgs.git-b& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/ros-simulati&/span&&span class=&invisible&&on/gazebo_ros_pkgs.git-b&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& indigo-devel&br&#Add Python and C++ examples&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/gazebo_cpp_examples& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ga&/span&&span class=&invisible&&zebo_cpp_examples&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/gazebo_python_examples& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ga&/span&&span class=&invisible&&zebo_python_examples&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/blockquote&&h2&&b&2.8&/b& &b&安装Gazebo&/b&&/h2&&p&&b&选项1:安装Gazebo使用Ubuntu包&/b&&/p&&p&设置你的电脑从&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.osrfoundation.org& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.osrfoundation.org&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&接收软件&/p&&blockquote&sudo sh -c 'echo &deb&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.osrfoundation.org/gazebo/ubuntu-stable& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.osrfoundation.org&/span&&span class=&invisible&&/gazebo/ubuntu-stable&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& `lsb_release -cs`main& & /etc/apt/sources.list.d/gazebo-stable.list'&/blockquote&&p&设置秘钥&/p&&blockquote&wget&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.osrfoundation.org/gazebo.key& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.osrfoundation.org&/span&&span class=&invisible&&/gazebo.key&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& -O - | sudo apt-key add -&/blockquote&&p&安装gazebo7&/p&&blockquote&sudo apt-get update&br&sudo apt-get remove .*gazebo.* '.*sdformat.*''.*ignition-math.*' && sudo apt-get update && sudo apt-getinstall gazebo7 libgazebo7-dev drcsim7 -y&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&b&选项2:从源代码安装Gazebo&/b&&/p&&p&按照以下指令从源代码安装Gazebo。&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//gazebosim.org/tutorials%3Fcat%3Dinstall%26tut%3Dinstall_from_source%26ver%3Ddefault& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&gazebosim.org/tutorials?&/span&&span class=&invisible&&cat=install&tut=install_from_source&ver=default&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&编译Gazebo需要等很长时间喔！&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.9 集成编译&/b&&/h2&&blockquote&cd ~/simulation/ros_catkin_ws&br&catkin_make --pkg mav_msgs mavros_msgsgazebo_msgs&br&source devel/setup.bash&br&catkin_make -j 4&/blockquote&&p&最后下载仿真所需的Gazebo模型&/p&&blockquote&mkdir -p~/.gazebo/models&br&git clone &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/erle_gazebo_models& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/er&/span&&span class=&invisible&&le_gazebo_models&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&mverle_gazebo_models/* ~/.gazebo/models&/blockquote&&h2&&b&3 运行仿真&/b&&/h2&&h2&&b&3.1启动APMrover2&/b&&/h2&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&cd ~/simulation/ardupilot/APMrover2&br&../Tools/autotest/sim_vehicle.sh -j 4 -f Gazebo&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&第一次使用会此脚本会自动对一些包进行编译，需要联网下载所需包，编译完成后，以后便可直接运行。&/p&&p&此时会启动MAV的控制台（上）和一个ardupilot显示台（下）。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&然后调用你无人车的param参数表。第一次可使用默认的param&/p&&p&&br&&/p&&p¶m load /&b&[path_to_your_home_directory]&/b&/simulation/ardupilot/Tools/Frame_params/3DR_Rover.param&/p&&p&&br&&/p&&p&将&b&[path_to_your_home_directory]&/b&替换成你所在的文件夹，如：&/p&&blockquote¶mload ~/simulation/ardupilot/Tools/Frame_params/3DR_Rover.param&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&打开另一个终端运行Gazebo&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&roslaunch ardupilot_sitl_gazebo_pluginrover_spawn.launch&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&是不是觉得图像好单调啊！可以进入launch文件夹，里面其实有好多复杂的世界模型。&/p&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&roscd
ardupilot_sitl_gazebo_plugin/launch&/blockquote&&p&我们使用一个迷宫世界试试：&/p&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&roslaunch ardupilot_sitl_gazebo_plugin
rover_maze.launch&/blockquote&&p&我又在世界模型里加了一些高低不同的障碍物，这下是不是有意思多了呢。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&3.2&/b& &b&通过MAVProxy控制Erle-Rover&/b&&/h2&&p&在MAV控制台中发送模拟遥控器指令：&/p&&blockquote&# in the MAVProxy prompt:&br&mode MANUAL&br&#设置地面站MAVLink系统 ID&br¶m set SYSID_MYGCS 255&br&#rc 3为油门通道，1500为中立位置，为前进，为后退&br&rc 3 1900&/blockquote&&p&再输入后退指令&/p&&blockquote&rc 3 1200&/blockquote&&p&输入转向指令&/p&&blockquote&#rc 1为方向通道，1500为中立位置，为右转，为左转&br&rc 1 1900&/blockquote&&p&至此可以通过MAVROS控制gazebo小车运动了，下一步我们将在地面站中设置航线，并控制无人车自动驾驶了。&/p&
APMRover+Gazebo+ROS+MAVproxy 无人车仿真环境搭建步骤
图1 使用了Pixhawk2作为小脑运动控制器
图2 硬件使用了巨匠无人车平台 1 前言机器人学的本质就是与物理世界的互动。抛开物理硬件，在纯软件的环境里进行仿真，似乎与机器人学背道而驰。但是从节约成…
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_r.jpg&&&/figure&&p&唐旭 编译整理&/p&&p&量子位 报道 | 公众号 QbitAI&/p&&p&Google I/O大会结束了，身在很难接触相关服务的区域，我们可能很快就会忘记会上推出的种种面向普通用户的人工智能产品。&/p&&p&但值得记住的是，种种新技术、新产品包裹着Google的核心诉求，将AI这种技术“民主化”。&/p&&p&AI“民主化”这个问题，其实女神李飞飞加入Google前后一直在提在提。大意可以理解为推动AI更加普及。也很少有人对这种倡议发表过不同看法。&/p&&p&然而，科技博客Hackernoon却发表了一篇题为《创业公司如何与Google竞争：回李飞飞》的文章。&/p&&p&作者将Google云比作AI界的小布什，狠狠地嘲讽了“民主化”，同时也谈了创业公司在面对巨头时，有哪些机会，如何同其竞争。&/p&&p&&b&以下内容编译自Hackernoon：&/b&&/p&&p&在Google赞助的Startup Grind全球大会上，李飞飞曾经接受了一次采访：&/p&&p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//v.qq.com/x/page/r0505vnjwxv.html& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&& data-name=&李飞飞访谈：AI创业公司如何与谷歌竞争_腾讯视频& data-poster=&https://puui.qpic.cn/qqvideo_ori/0/r0505vnjwxv_228_128/0& data-lens-id=&&&
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&span class=&title&&李飞飞访谈：AI创业公司如何与谷歌竞争_腾讯视频&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://v.qq.com/x/page/r0505vnjwxv.html&/span&
&br&&/p&&p&记者：“小型创业公司如何同巨头们竞争？”&/p&&p&李飞飞：“大公司在数据上具备优势，但它们不会在某一具体领域内钻得太深——这就是其中一条可行的道路，如果你是一家创业公司，你要更多地去创新。&/p&&p&如何让你的数据像雪球一样越滚越大？你要去设计这样一种收集数据的策略。特别重要的一点是，你要设身处地去理解那些你在为客户解决的问题。”&/p&&p&记者：“你为什么加入Google？”&/p&&p&李飞飞：“（笑）我想让AI民主化。”&/p&&h1&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-08e04f739ce06ec4943f_b.png& data-rawwidth=&833& data-rawheight=&521& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&833& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-08e04f739ce06ec4943f_r.jpg&&&/figure&AI创业公司要聚焦于客户&/h1&&p&李飞飞的建议没错：AI创业公司必须把重心放在解决其客户的问题上。要做到这点，光知道如何训练机器学习模型是不够的 ，还需要同理心和领域专长。每种具体的行业，比如手工业、医疗健康或是零售业，都需要特定的解决方案和技能的组合。&/p&&p&AI创业公司需要以一种鼓励用户输入数据的方式来设计自己的产品。这样，这些创业公司就能实现一种良性的AI闭环：收集更多的数据，做出更好的模型和产品，从而吸引更多的用户，再收集更多的数据，照此循环。设计这样一种“滚雪球”的数据收集方案是必不可少的。&/p&&p&对于AI来讲，每一种特定行业都是一个相对较小的市场，巨头们并没有什么兴趣在这些地方挖得太深。它们更愿意去构建基础型的AI产品、通用的模型以及云架构，而这些东西恰好能为创业公司所用。&/p&&p&在这样的语境下，AI创业公司并不需要太多的技术专家以及数据存储能力，谷歌云就能帮助它们解决问题。&/p&&p&这就是李飞飞构想中，AI民主化的方式。&/p&&h1&AI“民主化”是Google霸权的面具&/h1&&p&如果将其比喻为一种AI民主制度，创业公司就是其中的公民，谷歌云则是高高在上的总统。公民们认可大玩家们的霸权，安静地守在自己被分配到的具体领域并遵从总统制定的规则——准确地说，是强加的纪律。&/p&&p&又是一样。“民主”这个词在这里成为了帝国主义用来掩饰自己的面具。李飞飞关于AI民主化的陈词让人想起2003年小布什要让伊拉克“民主化”的说法，后来他发动了入侵并接管了伊拉克的石油。数据就是种新的石油，而谷歌云就是AI里的布什。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-dba4e723e20c2b4caede7eafe71947f7_b.jpg& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&598& class=&content_image& width=&400&&&/figure&然而，事情总不会像预想得那样顺利。就像布什在伊拉克所遭遇的一样，Google在这场战役中同样会面对猛烈的抵抗。他们的前方并非一马平川。&/p&&p&再确切一点讲，李飞飞应该去读一读美国哲学家Thomas Kuhn的著作《科学革命的结构》。读了这本书，她应该会被提个醒：科学一直在频繁经受颠覆、破坏性的范式转换，而这将会影响它的变革。&/p&&p&谷歌在AI上的霸权同样可能被下一次科学革命推翻，谷歌云可能会被下一次沙漠风暴卷走。让我们拭目以待。&/p&&h1&摆脱对Google数据的依赖&/h1&&p&Google掌握着大量的专有数据，但从长期来看这一点可能并不是那么重要。当今的AI技术是基于监督式学习的：为了学会人类期望的行为，AI必须经过大量相似样本的训练，而一个更为高级的AI，需要的训练数据量则会小得多。&/p&&p&要学会辨认汽车，婴儿并不需要把它们都看个几千几万遍。婴儿们也不会需要谷歌的数据来让自己变得聪明——同理，高级的AI也不需要。&/p&&p&举个例子来讲，生成模型的出现，让下一代AI的实现又向前推进了一步。在经过了大量某以类别数据的训练后（比如数百万的图片、语句或是声音等等），一个生成模型甚至可以制造出更多类似的数据。&/p&&p&这样，基于监督式学习，一个生成模型合成的数据也就可以用来训练第二个模型。如果创业公司可以利用起这些合成的数据，它们也就不需要谷歌云了。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fee2a5d3bb_b.png& data-rawwidth=&1012& data-rawheight=&583& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1012& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fee2a5d3bb_r.jpg&&&/figure&△ 机器生成的鸟类&/p&&p&这也是为什么生成模型会在AI创业公司的社区中成为一种战略研究方向了。&/p&&h1&Google已不适于颠覆创新&/h1&&p&谷歌大部分的研究文化不适合那种颠覆式的科学，它有一条“混合型的研究路径”：研究是产品导向的，是在现存方案上的渐进式研究。&/p&&p&谷歌仍能确立一些长期目标，但这些长期目标都必须被分解为一系列的短期目标，而每个短期目标都需要对谷歌的产品造成影响。&/p&&p&对一些人才来讲，这样的研究文化其实没什么吸引力。举例来讲，许多像Yoshua Bengio和Jürgen Schmidhuber这样的学者并不想加盟一家科技巨头，他们更愿意在没有公司产品压力的环境下进行独立研究。&/p&&p&此外，谷歌的科学政策在范式转换面前十分脆弱。很多主要的技术进步都来自一些外围、边缘化的主题，这些主题此前的影响并不大，但它在某些时候一下子就能跳到舞台中央。&/p&&p&AI和神经网络的急速崛起就是这样一种案例。在几年内，学术界的好奇心就会成为一次新的产业革命的支柱。主流的技术专家们没有预见到AI热潮的到来，而谷歌的创始人Sergey Brin却抓住了机会。&/p&&p&谷歌了解他们采用短期研究路径的局限性，这也是为什么他们要单拆出几个部门来运行长期项目。在AI领域，他们最强的部门是位于伦敦的DeepMind，然而，问题就在于一些想法并没能在DeepMind和谷歌之间流动开来。&/p&&p&DeepMind和谷歌之间始终保持着一种相对隔绝的关系——有多少员工在跟进DeepMind的研究？我猜没多少。或许我们该问问谷歌的员工怎么看待这件事情。&/p&&p&为了改善这种知识流通不畅的局面，DeepMind特别在加州的谷歌总部布置了一支专用的团队。未来我们会看到这一做法的效果。&/p&&h1&AI创业公司的优势&/h1&&p&最大胆的创业公司能在这种形势下找到灵感。&/p&&p&它们可以将自己的一部分资源投入到基础性研究中，而这样的做法能够吸引到对路的人才，对团队也是种激励。创业公司大可打破谷歌为员工设立的20%比例限制，将自己基础研究项目的占比提升到50%。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e712cdf55a59a3fc7ed36b6c68017c9f_b.jpg& data-rawwidth=&940& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&940& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e712cdf55a59a3fc7ed36b6c68017c9f_r.jpg&&&/figure&如果基础研究和应用研究是由同一批人来完成的话，在双重的专业资源下，两种研究之间的带宽就会被大大拓展，当然，未必就会有什么突破，可一旦真的有了突破，那就是大事情。&/p&&p&这就领先了谷歌“混合型研究路径”一步：没有服务于产品的压力。&/p&&p&在小型创业公司的扁平化结构下，这样的科学政策更容易实现。在谷歌这样的大公司里，为了能更快地顺着梯子往上爬，搞一些非主流的研究并不是什么好主意。而创业公司，就没什么梯子可爬，也没那么多的条条框框。&/p&&p&一些保守的VC可能不喜欢这种研究路径，但对于胆大的创业者们来说，这将会非常有趣，甚至可能改变世界。&/p&&h1&从内部“民主化”Google&/h1&&p&最后，AI创业公司还可以用云服务，去谷歌内部开展AI“民主化”。&/p&&p&通过公开地进行研发，AI创业公司可以展示自己正在解决的难题，来吸引好奇的谷歌员工，让他们无心工作。&/p&&p&比如OpenAI有一个“申请研究”的通道，任何人都能提交申请，做自己喜欢的项目。&/p&&br&&p&一个名叫Startcrowd的云平台在这条路上走得更远。假设一个谷歌员工发现了Startcrowd，接下来的一次点击，就会把他带到一颗赛艇的AI创业冒险之中。他们可以舒舒服服地在谷歌领着工资，同时兼职搞着自己的AI项目。&/p&&p&领导发现了怎么办？这个问题可能不会发生。在Startcrowd可以匿名参与项目，他们甚至马上要推出定制化界面的功能：给终端加一层伪装。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_b.png& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_r.jpg&&&/figure&谷歌云和创业公司之间，也许会有一场史诗级的战争。一方能用钱和数据展开收购，另一方也可以用有趣的兼职项目从内部瓦解对手。&/p&&p&【完】&/p&&p&&b&One More Thing…&/b&&/p&&p&今天AI界还有哪些事值得关注？在量子位（QbitAI）公众号对话界面回复“今天”，看我们全网搜罗的AI行业和研究动态。笔芯~&/p&
唐旭 编译整理量子位 报道 | 公众号 QbitAIGoogle I/O大会结束了，身在很难接触相关服务的区域，我们可能很快就会忘记会上推出的种种面向普通用户的人工智能产品。但值得记住的是，种种新技术、新产品包裹着Google的核心诉求，将AI这种技术“民主化”。AI“…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-941bfba62a34_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-941bfba62a34_r.jpg&&&/figure&
&a class=& wrap external& href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzIzNjc1NzUzMw%3D%3D%26tempkey%3DbCQ%252BD2SyrRfML2V3Z%252F87IRVs8RGNHf4js%252F24jCH%252F912blY%252BXZknv8K9zQq4bGisVfmDF4c5qj%252BDEQ7AAeWU4sA%252BcmoqPNwwN7r86%252FHL0UxQjwWb3dh5stJ%252BNP7HlipIiQyQkuZ04f9GZRGLJ%252FwdwVg%253D%253D%26chksm%3D68d3be175fabe7b180d5d2f63cb9e99fc3230afa31b3%23%23& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量子位&/a&&br&国庆 李林 编译整理&br&量子位 报道 | 公众号 QbitAI&br&&p&哈萨比斯，DeepMind创始人兼CEO。&/p&&p&DeepMind开发出人工智能围棋程序AlphaGo，他也因此被称为阿法狗之父。还有一天，AlphaGo和柯洁的围棋人机大战即将揭幕。&/p&&p&大战之前，哈萨比斯接受BBC广播节目《荒岛唱片》专访。谈论了他眼中的人工智能、AlphaGo，以及他自己对科技、艺术的见解。&/p&&p&哈萨比斯的母亲是新加坡华裔，他形容自己的父母“放荡不羁”，对他而影响是：不要循规蹈矩，走自己的路，并且一直走下去。&/p&&p&而这位从小就是“国际象棋神童”的天才，也确实跟普通人不一样。例如，他下班回家之后，会从晚10点工作到早上4点，“读最新的学术论文，创造性地思考”。&/p&&p&在人工智能领域，最让他兴奋的两件事：一是深度学习、二是强化学习。前者用于识别，后者用于决策。&/p&&p&“将这两个系统结合是我们非常大的创新，从某种意义而言，我们创造了智能的雏形。本质上讲，我们还处于人工智能研究的初期。”哈萨比斯说。实际上，AlphaGo就是深度学习和强化学习结合的产物。&/p&&p&谈到AlphaGo，哈萨比斯说“我们对这台机器的能力很震惊，因为AlphaGo居然有自己棋路，但是对于它能下这么好，我们没有感到惊讶，我们也很高兴它做的事情都是我们设计范围之内的事情，也就是下围棋。”&/p&&p&尽管AlphaGo是面向围棋这一狭窄领域的人工智能，但哈萨比斯表示，DeepMind正在使用AlphaGo系统的变体来服务其他行业，“其中一种变体应用于医疗行业，我们正在着力解决蛋白质折叠的问题”。&/p&&p&在这个访谈中，不单单谈论技术趋势，而且穿插播出多首哈萨比斯选出的乐曲。其中有一首来自《星际穿越》。&/p&&p&“这部电影和我的最终目标关联紧密，我想理解我们周围的整个宇宙，《星际穿越》的主题正是这样：理解时间、黑洞、我们在整个宇宙中的真正地位。”，把征途放眼星辰大海的哈萨比斯说：&/p&&p&“这正是未来我想用AI做的事。”&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a611f7c300c95c67c75d2c2_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a611f7c300c95c67c75d2c2_r.jpg&&&/figure&&p&&strong&以下是哈萨比斯专访全文，量子位编译整理：&/strong&&/p&&p&主持人：今天做客“荒岛唱片”（Desert Island Discs）节目的是人工智能专家哈萨比斯(Demis Hassabis)。&/p&&p&这个头衔并不足以彰显他的成就，因为哈萨比斯还是一位神经学家，电脑游戏设计师，企业家和世界国际象棋大师。&/p&&p&他目前正在从事哪方面的研究？&/p&&p&简单地说，为一切问题寻找可能的元解决方案。&/p&&p&考虑到他过去的成绩，哈萨比斯应该非常适合这项工作，一是因为科学家的严谨作风，二是他极有可能具备这样的能力。&/p&&p&哈萨比斯幼年是一名国际象棋神童，16岁考入剑桥大学，并以双重一级荣誉学位的成绩从剑桥毕业。30几岁的时候，哈萨比斯和合作伙伴将他们创办的人工智能公司DeepMind，以4亿英镑(5亿多美元)的价格卖给了谷歌。&/p&&p&哈萨比斯说过不少有意思的话，不过有一句很有料，“我认为建造人工大脑是探究人类某些思想谜团的最好办法，比如意识是什么，人为什么会做梦，创造力是什么东西。”&/p&&p&欢迎哈萨比斯！&/p&&p&梦，创造力和意识是人类区别于其他动物的最重要特征，而你给我的感觉并不像那些陷入存在主义焦虑的人，你很喜欢思考这些问题，对吗？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&是的，这些对于人类意义巨大的问题，我一直都非常感兴趣，比如生命的意义，我们为什么存在，宇宙的运行等等，像物理，科学，人工智能，以及破解这些谜题的方法。&/p&&p&主持人：为一切问题寻找可能的元解决方案，这个想法意味着有这么一把钥匙可以打开所有问题的门，我觉得正如最好的科学可以解决不可能解决的问题，而最坏的科学一定极端荒谬的，如果我说得不对，请你纠正。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&如果我们思考文明是怎样演化的，人类社会是怎样形成的，其实这些都是人类智慧的杰作，所以从某种意义上讲，智能就是元解决方案，帮助实现我们对这个社会的期许。我从小就觉得计算机是可以增强人脑功能的神奇设备，而人工智能就是实现这一目的的最终落脚点。&/p&&p&主持人：极具智慧的人通常都是异于常人的，你身上有哪些与众不同的特点？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&我有些习惯可能跟别人不太一样，我早上4点才睡，上午10点开始工作，花一整天在办公室，回去和家人一起吃晚饭。&/p&&p&晚上10点或者11点开始第二天的工作，一直工作到第二天早上，通常，我会在这几个小时里进行研究，读最新的学术论文，创造性地思考。&/p&&h1&0&/h1&&p&主持人：人工智能领域到目前为止最令人振奋的突破是什么？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&从我们的角度看，最令人振奋的突破就是将两个领域的人工智能结合在一起，&strong&一是深度学习&/strong&，也就是使用人工神经网络模仿人脑原理。&/p&&p&主持人：你是说神经通路？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&是的，就是这些通路构成了神经网络。当这个功能非常强大的时候，就可以应用于物体识别，语音识别。&/p&&p&主持人：这就像三四十年，计算机不可能看到一只猫，然后就说出这是一只猫，而现在可以了。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&是的，如果给计算机提供几百个例子，告诉它猫长什么样，它就能判断出来。&/p&&p&&strong&第二个领域是强化学习&/strong&，这个是我们的专长，主要用于决策。一个人世界观的形成是基于他的经历，而世界观也会帮助他做决定。我们正在在一款电脑游戏上测试一套算法，算法比人类玩家的分数还高。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-9b34b77b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&842& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-9b34b77b_r.jpg&&&/figure&将这两个系统结合是我们非常大的创新，从某种意义而言，我们创造了智能的雏形。本质上讲，我们还处于人工智能研究的初期。&/p&&h1&1&/h1&&p&主持人：我不知道你们为此付出了多少努力，但是你的解释浅显易懂。稍后我们将讨论关于人工智能技术的担忧和机遇，现在请Demis为我们介绍第一支曲子。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&《银翼杀手》是一部关于人工智能和机器人技术的电影，我特别喜欢。&/p&&p&这部电影上映的时候我只有十几岁，可以说让我大开眼界，因为它将人工智能技术活生生地展现在一个美丽的影像世界里，我想用美轮美奂来形容那个世界。&/p&&p&Roy Batty最后的那段台词我非常喜欢，他说起星际旅行中那些令人动容的，人类没有办法体会的回忆，而这些回忆就像眼泪和雨水一样，永远不能找回。&/p&&p&我也非常喜欢Vangelis的电影配乐，对我走上人工智能研究之路，并把人工智能变成现实的启发很大。&/p&&p&我曾见过人类无法想象的美，我曾见太空战舰在猎户星座旁熊熊燃烧，注视C射线在天国之门的黑暗里闪耀，而所有过往都将消失于时间，如同泪水消失在雨中……死亡的时刻，到了。&/p&Tears In RainVangelis - Blade Runner Deck Art 765&br&&p&主持人：刚才听到的是由Vangelis作曲的，电影《银翼杀手》中的配乐《泪水消失在雨中》（Tears in Rain）。&/p&&p&Demis Hassabis，每次我读到你关于人工智能研究的讲话，感觉听起来，怎么说呢，都是那么的春风和煦，有点煽情，让人感到温暖，措辞也比较婉转。可不可以谈谈这个，因为业内人士和一般人的理解反差很大，比如说我，就感觉人工智能挺可怕的。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&智能是一种非常了不起的能力，我们甚至可以称之为一种力量，拥有它我们就能发明创造。作为工程师，我们希望把智能分成若干部分进行分析，理解其中的程序和机理，这是令人非常着迷的事情。&/p&&p&主持人：你觉得这些都是可以通过计算完成的，可以通过数字推算。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&对这个我持开放态度，可能有些伟大的科学家也有不同的观点。比如，数学家Roger Penrose认为大脑中存在一些量子现象，因此使用传统的计算设备不可能完成对智能的分析，要通过量子电脑才能完成。&/p&&p&主持人：你的观点是什么？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&生物学和神经学研究都显示大脑中没有晦涩如量子力学一般的现象。我们还是会对新发现和新理论保持开放态度，但目前公司的运营还是基于人脑中的一切现象都可以用一般电脑设备分析计算的假设前提之下。&/p&&p&主持人：DeepMind的名字本身就是那些目前我们理解起来还很困难的领域，比如创造力和意识，我可以用“隐秘”来形容那些目前科学还无法触及的大脑区域吗？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&可以，我觉得可以用“隐秘”或者“浮现”来形容，这些待探究的谜题可以从根本上区分人类与其他动物，我认为我们正处于开始理解这些问题的起点。&/p&&p&主持人：可不可以介绍一些最近一两年令人难以置信的的新发现？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&当然，比如一些关于梦是什么的理论，而这个问题已经困扰人类几千年。新发现表明，做梦其实是大脑中的一个称作海马体的区域在睡眠的时候重放最近能够激起强烈感情的记忆，而重放的速度要比记忆事件发生的速度快很多，而大脑的其他区域在了解这个情况之后，根据上百个例子——有些可能你只在真实世界}
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YEXBOT服务机器人，荣获科大讯飞“首批优质服务商”称号文章来源：p5w 作者：【*】 点击：次 时间：
科大讯飞作为国内AI产业领导企业之一，为加强其AI产业生态圈内联盟企业的凝聚力、创新精神，推广联盟企业的优秀技术和产品，于日下午，在科大讯飞总部招开首届服务商大会。本届会议以“科技兴国，智能引航“、“AI新市场、赋能全行业“为主题。YEXBOT智能服务机器人凭借着优秀的产品竞争力和科研实力从众多联盟企业中脱颖而出，成为科大讯飞首批入驻其服务市场的服务商，并获得“优质服务商”称号。
科大讯飞成立于1999年，作为中国智能语音与人工智能产业领导者，在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。2017年，科大讯飞与百度、阿里巴巴和腾讯一同入选首批四个国家新一代人工智能开放创新平台。此次成立的科大讯飞服务市场，是讯飞旗下的国内首个人工智能全产业链综合服务型市场，将整合来自产业链上下的软硬件产品技术与业内专家资源，共同构建连接服务商和用户的AI产业生态圈。
会议中，科大讯飞平台业务群总裁于继栋发表了《AI新市场，赋能全行业》的演讲，表达了AI技术对于各行各业的积极促进作用。AI技术将为行业赋能，在消费者体验、市场推广、销售落地、内部管理等诸多层面为行业创造更大的发展潜力。
YEXBOT智能服务机器人公司作为近年来国内服务型机器人行业中新生力量，以其强大的研发实力，切合消费者需求的功能定制，结合潮流的产品外观设计，吸引了行业内外诸多眼球。目前主要的三款产品也受到消费者、从业企业、媒体的重点关注。
YEXBOT智能家庭机器人专为家庭打造，他实现了人与机器人无障碍沟通，既能和人类语言对话，还支持“语言交互”、“手机远程互动”、“生活学习伙伴”等功能，丰富家庭生活的同时也带来了更多的便利。
YEXBOT商业服务机器人专为企业以及政府机构提供定制型服务机器人，可实现迎宾、信息查询、引导等定制性功能，也可作为商家引流营销所用，专业定制的资料库可以提供用户更专业以及更快捷的服务。
YEXBOT健康管理机器人为家庭量身打造，拟人化外观倍感亲切，可实现健康监测、健康管理、异常报警、在线问诊等功能，为家庭成员健康提供可视化、科学性的建议，为家庭成员健康带来了更多的保障。
目前，YEXBOT服务机器人已携手科大讯飞共同推进双方的战略合作升级。YEXBOT 创始人黄瑞丽就此次合作表达：YEXBOT将借助此次与科大讯飞的合作，在服务型机器人的研发和市场化应用中，将更先进的产品和技术带给更多的用户，让更多用户能够体验到“科技改善生活”的初衷;同时整合渠道营销资源，提升品牌影响力;携手更多行业内从业企业共同构建人工智能产业生态链。
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科大讯飞作为国内AI产业领导企业之一，为加强其AI产业生态圈内联盟企业的凝聚力、创新精神，推广联盟企业的优秀技术和产品，于日下午，在科大讯飞总部招开首届服务商大会。本届会议以&科技兴国，智能引航&、&AI新市场、赋能全行业&为主题。YEXBOT智能服务机器人凭借着优秀的产品竞争力和科研实力从众多联盟企业中脱颖而出，成为科大讯飞首批入驻其服务市场的服务商，并获得&优质服务商&称号。 科大讯飞成立于1999年，作为中国智能语音与人工智能产业领导者，在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。2017年，科大讯飞与百度、阿里巴巴和腾讯一同入选首批四个国家新一代人工智能开放创新平台。此次成立的科大讯飞服务市场，是讯飞旗下的国内首个人工智能全产业链综合服务型市场，将整合来自产业链上下的软硬件产品技术与业内专家资源，共同构建连接服务商和用户的AI产业生态圈。 会议中，科大讯飞平台业务群总裁于继栋发表了《AI新市场，赋能全行业》的演讲，表达了AI技术对于各行各业的积极促进作用。AI技术将为行业赋能，在消费者体验、市场推广、销售落地、内部管理等诸多层面为行业创造更大的发展潜力。 YEXBOT智能服务机器人公司作为近年来国内服务型机器人行业中新生力量，以其强大的研发实力，切合消费者需求的功能定制，结合潮流的产品外观设计，吸引了行业内外诸多眼球。目前主要的三款产品也受到消费者、从业企业、媒体的重点关注。 YEXBOT智能家庭机器人专为家庭打造，他实现了人与机器人无障碍沟通，既能和人类语言对话，还支持&语言交互&、&手机远程互动&、&生活学习伙伴&等功能，丰富家庭生活的同时也带来了更多的便利。 YEXBOT商业服务机器人专为企业以及政府机构提供定制型服务机器人，可实现迎宾、信息查询、引导等定制性功能，也可作为商家引流营销所用，专业定制的资料库可以提供用户更专业以及更快捷的服务。 YEXBOT健康管理机器人为家庭量身打造，拟人化外观倍感亲切，可实现健康监测、健康管理、异常报警、在线问诊等功能，为家庭成员健康提供可视化、科学性的建议，为家庭成员健康带来了更多的保障。 目前，YEXBOT服务机器人已携手科大讯飞共同推进双方的战略合作升级。YEXBOT 创始人黄瑞丽就此次合作表达：YEXBOT将借助此次与科大讯飞的合作，在服务型机器人的研发和市场化应用中，将更先进的产品和技术带给更多的用户，让更多用户能够体验到&科技改善生活&的初衷;同时整合渠道营销资源，提升品牌影响力;携手更多行业内从业企业共同构建人工智能产业生态链。
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聊天吐槽赢奖品&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-eb67886d36_b.jpg& data-rawwidth=&375& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&375&&&/figure&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.amazon.cn/dp/B073L8PHH8/ref%3Dsr_1_1%3Fie%3DUTF8%26qid%3D%26sr%3D8-1%26keywords%3D%25E6%259C%25BA%25E5%%25E4%25BA%25BA%25E7%25BC%%25A8%258B%25E5%25AE%259E%25E6%& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&亚马逊图书链接&/a&&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//search.jd.com/Search%3Fkeyword%3D%25E6%259C%25BA%25E5%%25E4%25BA%25BA%25E7%25BC%%25A8%258B%25E5%25AE%259E%25E6%enc%3Dutf-8%26wq%3D%25E6%259C%25BA%25E5%%25E4%25BA%25BA%25E7%25BC%%25A8%258B%25E5%25AE%259E%25E6%pvid%3De1a5d8edf471& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&京东图书链接&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&如果要问我：当你十年前第一次制作机器人时，希望能拥有哪一本书？现在回答，那就是这本《机器人编程实战》！所以，今天我们把这本书带到了您的面前。&/p&&p&&br&&/p&&p&我们在2009年也是使用Arduino（本书主要使用的控制器之一）进行机器人编程，虽喜欢其易学易用。但又感觉与机器人相关的编程知识又是那么零碎，不成体系。为了寻找好的机器人编程范式，我们后来便开始使用ROS，但用ROS进行开发的问题则是对严重依赖Linux，导致软件部署成本高（包括时间成本和硬件成本），且对Linux编程的基础要求也比较高，这一点这就难为很多初学者了。&/p&&p&本书的出现将会改善这一困境，它不仅提供了基础、全面、准确的机器人系统的相关概念和知识，并配有大量的图表以帮助读者理解。全书贯穿了生日机器人举行生日派对和Midamba在荒岛制作自主机器人以求生两个故事线，并在故事场景中学习编程，妙趣横生！而本书最大的创新，是提出了一系列用于机器人程序设计、规划和分析的范式或工具。其思想性和实用性，即便是我们这些已经读过很多机器人书的资深开发者也深感获益匪浅，比如机器人场景图形规划（RSVP）、实际环境中机器人效能熵（REQUIRE）、安全自主机器人应用架构（SARAA）等。&/p&&p&本书只需要读者需要基本的Java或C++的编程技巧。本书所有机器人指令、命令和程序已经在基于 ARM7、 ARM9 微控制器机器人以及流行并广泛使用的 LEGO NXT、 EV3 机器人上进行了测试。&/p&&p&这本书很适合成为您的第一本机器人编程实践书和指导手册，包括机器人竞赛团队、创客和高年级的本科大学生。&/p&&p&&br&&/p&&p&本书由翻译得到了易科机器人实验室（&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//exbot.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&exbot.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&）小伙伴们的大力支持，张瑞雷和李静两位老师审阅了本书，并给出了宝贵的修改意见，向他们一并表示感谢！&/p&&p&有关本书更多讨论欢迎访问&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//books.exbot.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&books.exbot.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&。&/p&&p&&br&&/p&&p&刘锦涛&/p&&p&李笔锋&/p&&p&&br&&/p&&p&&/p&
如果要问我：当你十年前第一次制作机器人时，希望能拥有哪一本书？现在回答，那就是这本《机器人编程实战》！所以，今天我们把这本书带到了您的面前。 我们在2009年也是使用Arduino（本书主要使用的控制器之一）进行机器人编程…
&blockquote&&b&Top按 &/b&&br&&b&当越来越多的机器人开发者选用ROS&/b&&br&&b&这时也非常有必要听一听反面的声音&/b&&br&&b&ROS是不是个好工具？&/b&&br&&b&锤子是钉子的好工具，但不是螺丝钉的好工具&/b&&br&&b&所以首先认清你自己，然后再去选择适合你的工具&/b&&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&原作者是Pulu Robotics的Miika，资深嵌入式工程师，他坚持从无到有开发软件，主张从最底层解决机器人软件的复杂性的问题。如果你的系统偏向于嵌入式，此文值得一看。 &/p&&p&以下由易科机器人实验室的Top Liu和Relay Zhang编译。&/p&&hr&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6c5c4f03b61caee509e0d9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&396& class=&content_image& width=&400&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&ROS或机器人操作系统作为机器人研究和开发中的一个全面解决方案，在市场中已经大量销售。所以，我们也总是被问到是否使用ROS。当我们告诉人们“No”的时候，许多人点头表示理解，但也有很多人表示不解，他们想知道为什么不这样做？由于这个问题有些复杂，但对未来机器人的研发工作相当关键，所以我们想深入探讨一下我们的观点。&/p&&p&&b&我们不需要使用ROS&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们在2017年2月开始根据自己的实际需要而开发机器人技术，我们没有任何机器人技术经验，因此也不知道应该如何去做。我在设计电子和嵌入式软件方面经验丰富，包括电力电子、电动车牵引和图像传感器，但从未涉足机器人领域。&/p&&p&当然，在我开发我们改变游戏规则（主要是降价）的集成电子设计的同时，我们也看到了ROS。“每个人都在使用它，所以它一定是好的。”但事情不仅仅是“好”或“坏”那么简单。锤子是钉子的优秀工具，但不是螺丝钉的。其他人使用ROS的事实表明，它解决了他们的问题（或者他们认为是这样）。但是，我们认为它回答了我们的问题吗？&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a3f72adfcac7b11fe1be0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&471& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a3f72adfcac7b11fe1be0_r.jpg&&&/figure&&p&&i&从头开始有时候是反而是正确的解决方案&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&我曾试图为我的硬件写一个ROS驱动程序。如果当时学习曲线变得更容易些，事情可能会有所不同。但实际上没有什么结果，这让我们质疑是否需要这个系统。&/p&&p&在分析了这种情况之后，我们写下了ROS是什么，以及我们的需求是什么，而且几乎没有什么共同之处。&/p&&p&ROS将现有的、通常难以使用、不兼容的传感器、执行器等硬件整合在一起，通过将其数据流转换成消息总线，使用在硬件驱动器和计算单元之间兼容的数据类型。它也是一组转换接口，用于运行多个外部（即，并不是用ROS开发的）的开源计算算法。&/p&&p&当研究人员购买了新的1000美元或5000美元的机器人硬件时，ROS还提供了一些工具来帮助测试已有的东西。因此，ROS是机器人部件之间以及机器人设计人员之间的翻译者，ROS是一种“共同语言”。当你像上面这样陈述时，所有这些听起来都很棒！&/p&&p&&b&我们的业务完全不同。我们正在设计一个功能强大的机器人平台作为一个完整的集成解决方案，原因如下：&/b&&/p&&p&1）以综合方式自行开发所有部件是将机器人的价格降低至少十倍的唯一方法。如果我们要用“机器人组件”来构建我们的机器人，就像其他人似乎正在做的那样，我们的总物料成本至少是5000美元（与其他人一样），和至少需要15000美元的市场价格相比，这事实上是比赛开始的地方。&/p&&p&2.）将复杂的、单独的模块（不是相互兼容的）连接在一起，是一种使用效率低下的开发方法，即使在使用ROS等中间件时也是如此，即使是传说中已经有“别人”做好了驱动程序和数据转换。&/p&&p&3.）我们不会提供“可交换零件，对每个新的机器人零件测试”的可能性，这不是我们的产品，也不是我们的商业模式。ROS很擅长为此提供一个平台，如果这是我们的业务，我们会使用它。相反，我们正在构建我们自己的组件，将它们尽可能简单地整合在一起，并尽可能高效地将它们集成在一起，并尝试找到性能最佳的组件，以便我们的客户无需进行低级设计工作。然后，我们为社区提供一个完整的平台，我们希望能够在这个平台上设计真正的应用程序，从而为您提供一个跳跃式的开始，而不是一直重复变量块之间的必须的粘合。当然，因为它是开源的，任何人如果愿意，仍然可以修改这个平台，&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&ROS实际上可以解决我们10％左右的问题。剩下的90％至少会是两倍繁琐的。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&“ROS方式”效率低下&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-52aff7bdf839fa4f466e4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&478& data-rawheight=&502& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&478& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-52aff7bdf839fa4f466e4_r.jpg&&&/figure&&p&&i&我可以穿上你的马甲吗？&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&我开始把我们的机器人与外界隔离开来，事后看来，这个决定太棒了。&/p&&p&让我举一个例子。当负责将LIDAR（旋转激光扫描仪）数据映射到地图上时，我直接创建了代码，使用几乎零延迟的轮子编码器和陀螺仪数据来处理每个LIDAR测距数据点。它对机器人当前的坐标进行估计，有效地消除了机器人在采集过程中移动时，如果将LIDAR一次扫描作为单个固定的“帧”进行处理将出现的拉伸假象。&/p&&p&对我来说，这是一个不费脑筋的事情，但是后来，看看其他人如何在ROS环境中实现这一点，我很惊讶地发现这个问题常常完全被忽略了。这是可以理解的，因为虽然这个问题是我正在做低层集成时直接解决的（没有额外的代码，只是使用最新的信息，因为在你同一个CPU里已经有了所有你需要的数据）！但当您的系统非实时，又从多个不兼容的硬件设备接收非实时数据，再加上以“模块化”名义在软件之间所造成的人为障碍。正如我后来发现的那样，解决这个激光雷达问题实际上都够研究人员撰写完整（和复杂）的论文了！&/p&&p&对于我们的价格方面来说，昂贵的计算机也是不可能的。我们需要在Raspberry Pi 3上运行所有的功能。我们希望我们的产品功能丰富，敏捷，快速，节能。即使仅仅从环境角度来看，我们也承担不起将数十瓦的功率转化为热量，因为我们将要在这个星球上运行数百万台机器人。&/p&&p&因此，当其他厂商将100至1000美元的传感器和执行器模块组装在一起时，一些还要通过高延迟的USB，并且在昂贵的计算机内部复杂的消息传递体系结构中处理数据，这总是很慢，我们的解决方案是直接使用100 $的组件模块，全部连接到单个微控制器，运行简单的低级别实时代码，无操作系统，并提供机器人的主要“中枢神经”系统，使用200mW的功率来做到这一点。&/p&&p&低效率不仅体现在成本或功耗方面。在看过使用ROS的项目后，我们发现需要程序员一遍又一遍地解决同样的问题：如何在ROS系统中将各个部分“粘合”在一起，如何提供适于销售的用户接口，而不是演示/研究应用程序。&/p&&p&我们已经从零开始开发了所有东西，并且已经达到了相同的实际功能水平，并且通过一个三人小组用六个月时间实现，相比使用ROS需要十人小组在两年来实现（基于我们在分析市场时所看到的）。前方仍有很多艰苦的工作，尤其是在软件方面，但它是&i&伟大的&/i&，我们的&i&演示&/i&的设计具有实际的可制造性，所有都有CAD / CAM，BOM成本&i&即使在10个单位的批次&/i&仍能满足我们的目标市场价格。&/p&&p&我们从来没有打算使用仅是演示用途的硬件（昂贵的、无法量产的或是干脆说没卵用的）来做演示。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&ROS既不是问题，但也不是答案&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fcd292c129c1d47abe83b2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&414& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fcd292c129c1d47abe83b2_r.jpg&&&/figure&&p&我喜欢通过发现问题，从而找到问题的根源，然后修复它或完全重新来做。&/p&&p&移动机器人要价格合理，那么就很容易发现问题：昂贵、难以使用、通常不可靠的组件；缺乏编程技巧、资源或团队协调来构建完整的系统，缺少真实场景可用的“客户案例”。&/p&&p&我不知道ROS项目是否正在按照这些思路进行思考，但至少他们看起来正在解决同样的问题-正确的问题。然而，他们并没有能解决的根本原因，我想正是很多“ROS思想家”似乎还都喜欢这种方式。&/p&&p&今天机器人的基础往往是一个太过于复杂的系统。ROS位于复杂且昂贵的系统的顶端，也增加了更多的复杂性，但以某种方式成功地解决了这个难题。我看到一些伟大的演示，这令我印象深刻。&/p&&p&在我们看来，复杂性问题的答案必须是去除复杂的部分而不是管理它们。但是，如果我们删除作为移动机器人基础的部件，我们什么都没有了。所以我们别无选择，只能从头开始重做一切。&/p&&p&尽管从头开始听起来像是一项艰巨的任务，但请记住，这正是ROS的初心：让我们设计和实现这个庞大的软件，以便每个人都可以在以后重用。&/p&&p&在我们的例子中，通过固执的简化，做“一次大事”是可能的。我们以最基本的形式简化每个问题。如果事情看起来很复杂，我们必须深入挖掘，直到我们处于可能的最低层来解决复杂性的原因，而不是增加复杂性。我们想要得到正确的基础。&/p&&p&&b&基础是机械和电子。&/b&（包括低层固件）&/p&&p&ROS是中间件。这也是我们为什么不与ROS竞争的原因。这就是为什么我们不重做他们的工作，为什么我说我们所做的90％没有被ROS回答。我们认为我们不需要中间件，我们的“stack”只是&i&时间关键的低层（嵌入式）&/i&和&i&高层次的计算。&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们将与ROS兼容（无论如何 - 请告诉我们！）&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-c07d7bedc200b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-c07d7bedc200b_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&导航到未来&/p&&p&最后，我们发现，ROS是一个拥有庞大社区的完全胜任的系统，显然已经在许多机构和公司从中找到了自己的位置。我们鼓励大家做出自己的、明智的决定。我们都有自己的动机，永远不要盲目相信任何意见，根据您的技术分析做出技术决策，使其适用于你的业务模式。&/p&&p&所以，我们从来都不想阻挠任何人，对于那些能够流畅使用ROS，或者从“ROS方式”中获得灵感的人，我们甚至都想帮助你加入到这个运动中。&/p&&p&为此，我们决定（从第一天起）为我们的硬件提供ROS驱动程序。另一方面，我们从不善于满足别人的软件需求（而不是我们自己的需要）。我们自己对ROS体系结构的经验太少，所以如果ROS开源社区的某个人能够获得灵感来帮助我们，那么这可能是一个双赢的局面。我们已经得到了一些联系，显然有人希望这样做，这显示了ROS社区积极的一面。&/p&&p&我们将把所有的软件都作为开源发布，没有任何限制，所以我100％确定我们的产品也会在ROS社区产生巨大影响，即使我们现在没有使用ROS。&/p&
当越来越多的机器人开发者选用ROS 这时也非常有必要听一听反面的声音 ROS是不是个好工具？ 锤子是钉子的好工具，但不是螺丝钉的好工具 所以首先认清你自己，然后再去选择适合你的工具 原作者是Pulu Robotics的Miika，资深嵌入式工程师，他坚持从无到…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&p&【易科无人车】1.加装运动控制器&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&首先感谢友商们的赞助，他们提供了车体、单板机、飞控和GPS等设备，使得改造计划能够顺利进行！&br&我们谨以此系列改造教程来回馈社区！&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&我们的基本设想是底层采用pixhawk作为运动控制器，上层采用单板机运行ROS执行深度学习、规划、导航、避障等高级任务。&/p&&h2&1 功能开发目标&/h2&&h2&1.1 深度学习&/h2&&p&&b&功能1：&/b&&/p&&p&通过深度学习学习手势指令，能够实时识别手势动作，通过手势引导无人车前进、后退、左拐、右拐。&/p&&p&&b&功能2：&/b&&/p&&p&通过深度学习学习目标物，能够实时识别目标并自动跟随。&/p&&h2&1.2 自主导航&/h2&&p&&b&功能3：&/b&&/p&&p&在地图上设置好路线，无人车能够沿着预定路线自动巡逻，同时实现自动避障。&/p&&p&关键技术&/p&&p&l 组合导航技术（GPS+IMU+无线+地标+视觉）&/p&&p&l 导航规划算法（局部规划+全局规划）&/p&&p&l 视觉寻迹技术（对齐车道）&/p&&p&&br&&/p&&h2&2 功能样机&/h2&&h2&2.1 主控系统架构&/h2&&p&&b&底层控制器：&/b&&/p&&p&硬件采用pixhawk，固件建议使用PX4（node模式，与ROS兼容，只需做少量改动），亦可选用amp&br&Rover。&/p&&p&优势是飞控的GPS+IMU组合导航、底层控制、地面站航线设置都非常成熟，可迅速实现功能。&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//dev.px4.io/en/airframes_experimental/traxxas_stampede.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&dev.px4.io/en/airframes&/span&&span class=&invisible&&_experimental/traxxas_stampede.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//pixhawk.org/dev/ros/ground_rover& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&pixhawk.org/dev/ros/gro&/span&&span class=&invisible&&und_rover&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//wiki.ros.org/RobotnikAutomation/Tutorials/Use%2520Pixhawk%2520in%2520AGV& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&wiki.ros.org/RobotnikAu&/span&&span class=&invisible&&tomation/Tutorials/Use%20Pixhawk%20in%20AGV&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p& Rover：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ardupilot.org/rover/ind&/span&&span class=&invisible&&ex.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&b&地面站：&/b&&/p&&p&地面站建议使用mission planner；或是QGC，QT开发、跨平台，支持多机。&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//qgroundcontrol.com/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&qgroundcontrol.com/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/mavlink/qgroundcontrol/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/mavlink/qgro&/span&&span class=&invisible&&undcontrol/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&地面站通过无线电台以及MAVLink协议与无人车通信。&/p&&p&通信链路打算改成wifi的，可在小区部署wifi基站，用于监控图像传输、通信控制等。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&上位机：&/b&&/p&&p&上位机使用香蕉派或Intel NCU迷你PC，便于开发。&/p&&p&安装 ROS Indigo&/p&&p&通过MAVROS与底层控制器通信&/p&&p&第一阶段只做避障功能，再做一个有限状态机进行逻辑处理&/p&&p&未来逐步增加路径规划、视觉、目标识别与跟踪、手势识别控制等复杂功能，&/p&&p&可直接运行Matlab开发的算法（有相应的ROS接口）&/p&&h2&2.2 传感器系统组成&/h2&&p&使用激光雷达+RTK GPS+IMU+编码器组合导航（可达厘米级）需开发EKF算法，可参考APM开源的EKF。&/p&&p&未来考虑更复杂的融合导航方案，如无线定位，信标定位等，以弥补GPS因高楼遮挡造成定位精度下降的问题。&/p&&p&&br&&/p&&p&避障使用激光雷达数据。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&3 加装运动控制器&/h2&&p&易科无人车队目前有两辆车，一辆是巨匠公司赞助的路虎（四驱，差速驱动），一辆是梅老师赞助的雷虎大脚车（四驱，阿克曼转向）。二者转向原理不同，在底层运动控制设计时略有不同。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-f1c067d9e179c70e8f6c3f12aae4790a_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-f1c067d9e179c70e8f6c3f12aae4790a_r.jpg&&&/figure&&p&
图 1 路虎-巨匠公司赞助&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-69eaf000c20af6d531c1_r.jpg&&&/figure&&p&
图 2 雷虎&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们首先对雷虎进行了改装，加装了赫星公司赞助的pixhawk2飞控和Here GPS系统。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-6a79c6fd902f89f5c782c7_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-6a79c6fd902f89f5c782c7_r.jpg&&&/figure&&p&
图 3 pixhawk2飞控和Here GPS&/p&&p&&br&&/p&&p&Pixhawk2值得一提的是，在结构设计上采用核心IMU部件和接口板分离的设计，可以选配不同的接口板，使得使用和安装更为灵活。另外，使用了双余度设计（包括传感器、GPS、电源等），以及EKF3算法，可以自动隔离有故障的传感器，极大地提高了可靠性。毕竟人家是为无人机设计的喽，在空中可容不得一丁点故障。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-036ab816aa4cd632de0d0e1bc08a9e17_b.png& data-rawwidth=&975& data-rawheight=&628& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&975& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-036ab816aa4cd632de0d0e1bc08a9e17_r.jpg&&&/figure&&p&
图 4 pixhawk2&/p&&p&&br&&/p&&p&拆开雷虎大脚车的遥控接收机，取下接收机上的电机和舵机的两路PWM信号线，分别接到飞控的输出上。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-aba805e96dcf68374c75ac_b.jpg& data-rawwidth=&960& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-aba805e96dcf68374c75ac_r.jpg&&&/figure&&p&
图 5 大脚车的接收机&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5abb9d660ebf9d61d60ec6_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5abb9d660ebf9d61d60ec6_r.jpg&&&/figure&&p&
图 6 安装pixhawk飞控&/p&&p&&br&&/p&&p&安装固定好飞控的GPS注意好箭头方向。&/p&&p&&br&&/p&&p&接下来就是刷新飞控的固件了。&/p&&p&首先安装Mission planner地面站，并在Planner选项中将Layout设置为Advanced，否则好多高级设置将不显示。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-d1bebf6a78c3fc90ea893_b.png& data-rawwidth=&565& data-rawheight=&648& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&565& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-d1bebf6a78c3fc90ea893_r.jpg&&&/figure&&p&在Wizard选择Rover固件，一步步安装即可。一定不要忘记了校准Compass，否则自检报错，飞控会拒绝解锁。&/p&&p&参考页面：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ardupilot.org/rover/doc&/span&&span class=&invisible&&s&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-3f2efecd292452bbb5e7ea_b.png& data-rawwidth=&687& data-rawheight=&492& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&687& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-3f2efecd292452bbb5e7ea_r.jpg&&&/figure&&p&在compass设置中选择Pixhawk/px4选项，并点击最下方的Start进行校准。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-44f5deffe55e70bd3d0e4fd_b.png& data-rawwidth=&776& data-rawheight=&670& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&776& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-44f5deffe55e70bd3d0e4fd_r.jpg&&&/figure&&p&最后就是在Flight modes设置遥控器的控制模式了。&/p&&p&参考：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/rover-control-modes.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ardupilot.org/rover/doc&/span&&span class=&invisible&&s/rover-control-modes.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&可用的控制模如下：&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/manual-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MANUAL mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/learning-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LEARNING Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/auto-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AUTO Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/steering-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&STEERING Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/hold-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HOLD Mode&/a&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/guided-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GUIDED mode&/a&&/p&&p&解释如下：&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/manual-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MANUAL mode&/a&手动模式：&/p&&p&通过RC发射机控制车辆，手动控制转向和油门。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/learning-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LEARNING Mode&/a&学习模式&/p&&p&1.通过无线电遥控驾驶车&/p&&p&2.&b&通过&/b&(CH7)记录此时的GPS位置，生成航路点，然后在自动模式使用此航路点。&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/auto-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AUTO Mode&/a&自动模式&/p&&p&自动按照预设航点行驶。&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/steering-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&STEERING Mode&/a&STEERING模式&/p&&p&学习模式+避障&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/hold-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HOLD Mode&/a&保持模式&/p&&p&停车！&/p&&p&&br&&/p&&p&· &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ardupilot.org/rover/docs/guided-mode.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GUIDED mode&/a&引导模式&/p&&p&驶往控制站给定的目标点。&/p&&p&&br&&/p&&p&除手动模式以外的所有模式，都必须GPS锁定后才能进行。&/p&&p&首次上电后，GPS蓝色LED常亮，表示GPS锁定，此时的位置为Home点，Home点是自动返航的目标点。&/p&&p&可通过（CH7）开关的瞬时切换清除航点列表。&/p&&p&当CH7开关切换复位时，将Home点重置到车辆当前位置。&/p&&p&&br&&/p&&p&设定好模式，下一步我们就要进一步连接上位机，通过mavROS发送航路点命令给控制器，控制小车运行啦！最后奉献几张小伙伴调试控制器的照片吧！&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-e8b9e93e616adfb2baace31cfda43470_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-e8b9e93e616adfb2baace31cfda43470_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-93e0fae0ba02f493a13e3f7c_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-93e0fae0ba02f493a13e3f7c_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-9ad67fce2fffcaeb108c03_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-9ad67fce2fffcaeb108c03_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
【易科无人车】1.加装运动控制器 首先感谢友商们的赞助，他们提供了车体、单板机、飞控和GPS等设备，使得改造计划能够顺利进行！ 我们谨以此系列改造教程来回馈社区！ 我们的基本设想是底层采用pixhawk作为运动控制器，上层采用单板机运行ROS执行深度学习、…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fdf55f3fb5ed_b.jpg& data-rawwidth=&799& data-rawheight=&470& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&799& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fdf55f3fb5ed_r.jpg&&&/figure&&p&&b&APMRover+Gazebo+ROS+MAVproxy &/b&&/p&&p&&b&无人车仿真环境搭建步骤&/b&&/p&&p&&br&&/p&&b&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-ddb94252fc_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&412& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-ddb94252fc_r.jpg&&&/figure&&/b&&p&&br&&/p&&p&&b&图1 使用了Pixhawk2作为小脑运动控制器&/b&&/p&&p&&br&&/p&&b&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-6e9e2a2c0cab939dd7be0f_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&550& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-6e9e2a2c0cab939dd7be0f_r.jpg&&&/figure&&/b&&p&&br&&/p&&p&&b&图2
硬件使用了巨匠无人车平台&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&1 前言&/b&&/h2&&p&机器人学的本质就是与物理世界的互动。抛开物理硬件，在纯软件的环境里进行仿真，似乎与机器人学背道而驰。但是从节约成本，节约时间的角度出发，仿真也是必不可少的。&/p&&p&当我个人使用低速、廉价的模型车时，我也是不做仿真的，直接在车上测试程序！简单粗暴，直观有效！但随着车越来越大，速度越来越高，成本越来越贵。我也不得不重新考虑通过仿真先验证一些危险的程序了。&/p&&p&就像下面是一次撞到台阶上，扯断了线，不得不维修了一天的小车车。&/p&&p&当需要进行一些较为复杂、危险的功能时就必须要考虑先在仿真环境下进行测试了。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-baabb9b866_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-baabb9b866_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们知道Gazebo有着强大的仿真功能，可以方便的进行ROS程序的仿真验证。上层的高级导航程序想基于ROS和香蕉派进行开发。但我们底层又想使用成熟可靠的开源自动驾驶仪项目Ardurover，有什么好的办法吗？&/p&&p&感谢Erler Robotics做了一些列ROS+Ardurover的教程，原文链接如下：&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//docs.erlerobotics.com/simulation/intro& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&docs.erlerobotics.com/s&/span&&span class=&invisible&&imulation/intro&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&我们按照教程进行了尝试，填了一些小坑，最后终于成功把仿真环境搭建起来了，总结如下：&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&系统介绍&/b&&/h2&&p&开发环境：ROS Indigo&/p&&p&使用ROS / Gazebo仿真器对ArduPilot代码进行软件在环仿真（SITL），对控制器等算法的的正确性和稳定性进行验证。&/p&&p&&b&通信方式&/b& &/p&&p&自动驾驶仪应用程序通过MAVROS在相关的ROS主题中发布数据。MAVROS为支持MAVLink通信协议的各种自动驾驶仪提供ROS驱动程序。另外，它还为地面控制站提供UDPMAVLink桥。使用这个协议，ROS可以通过MAVROS直接向无人车控制器发送特定的命令。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a1641376cba1b9186203_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&474& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a1641376cba1b9186203_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&其他插件有：&/p&&ul&&li&sim_vehicle.sh：简化的ROS / Gazebo模拟启动，可以通过使用SITL启动脚本的参数完全配置&/li&&li&Hector插件：提供GPS传感器数据&/li&&li&MavProxy：提供地理参考重叠地图图像，以更好地评估无人车相对于模拟环境的位置&/li&&/ul&&p&仿真器模拟的传感器数据包括：&/p&&ul&&li&惯性测量单元（IMU），提供线性加速度，角速度&/li&&li&大气计，提供高度&/li&&li&指南针，提供航向&/li&&li&GPS，提供经度、纬度和高度&/li&&li&摄像头，前方图像&/li&&li&声纳传感器，前方障碍物&/li&&li&激光雷达&/li&&li&深度摄像机&/li&&li&模拟遥控器操纵&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2 安装软件&/b&&/h2&&p&建议安装Ubuntu14.04 64位。&/p&&p&我尝试了Ubuntu 16.0464位，16.04中没有所需的Gazebo和drcsim7包，需要手动编译，比较麻烦。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&安装步骤:&/p&&p&1) Ubuntu 14.04&/p&&p&2) APM / Ardupilot&/p&&p&a) arduRover的Erle Gazebo分支&/p&&p&3) JSBSim仿真器 (四旋翼专用，无人车可省略)&/p&&p&4) ROS Indigo&/p&&p&5) 创建ROS工作区&/p&&p&6) 安装Gazebo&/p&&p&a) 选项1:使用Ubuntu Deban包安装Gazebo&/p&&p&b) 选项2:从源代码安装Gazebo&/p&&p&7) 编译工作空间&/p&&p&8) Gazebo模型下载&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.1 安装基础包&/b&&/h2&&p&首先,安装基础包&/p&&blockquote&sudo apt-get update&br&sudo apt-get install gawk make git curl cmake -y&/blockquote&&h2&&b&2.2 MAVProxy&/b&&/h2&&p&安装MAVProxy的依赖包&/p&&blockquote&sudo apt-get install g++ python-pippython-matplotlib python-serial python-wxgtk2.8 python-scipy python-opencvpython-numpy python-pyparsing ccache realpath libopencv-dev -y&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&安装MAVProxy&/p&&blockquote&sudo pip install future&br&sudo apt-get install libxml2-dev libxslt1-dev -y&br&sudo pip2 install pymavlink catkin_pkg --upgrade&br&sudo pip install MAVProxy==1.5.2&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&注：pip是一个python包管理工具，如果在先前机器上并未安装，可按照以下步骤安装。&/p&&p&首选使用软件管理器安装：在Linux系统中，可以在系统的软件管理器中安装最新版本的pip.&/p&&p&如Debian 和 Ubuntu:&/p&&p&$ sudo apt-get installpython-pip&/p&&p&或是使用脚本安装和升级pip&/p&&p&要安装或升级pip，首先需要下载 get-pip.py&/p&&p&下载链接：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//bootstrap.pypa.io/get-pip.py& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&bootstrap.pypa.io/get-p&/span&&span class=&invisible&&ip.py&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&然后运行以下命令 (需要管理员权限):&/p&&p&$ sudo pythonget-pip.py&/p&&h2&&b&2.3 ARUco&/b&&/h2&&p&&b&下载并安装ArUco.&/b&&/p&&p&首先下载1.3.0版本 ArUco（aruco-1.3.0.tgz），注意不要用其他版本，可能会导致编译不通过。&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//sourceforge.net/projects/aruco/files/OldVersions/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&sourceforge.net/project&/span&&span class=&invisible&&s/aruco/files/OldVersions/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&b&安装ArUco&/b&&/p&&blockquote&
cd~/Downloads # Replace this with your Download directory&br&
tar-xvzf aruco-1.3.0.tgz&br&
cdaruco-1.3.0/&br&
mkdirbuild && cd build&br&
cmake..&br&
sudomake install&/blockquote&&h2&&b&2.4 APM/ Ardupilot&/b&&/h2&&p&ArduPilot项目是一个开源的无人机自动驾驶仪。我们将使用erlerobot的gazebo分支进行仿真:&/p&&p&&b&编译ardupilot特定的分支&/b&&/p&&blockquote&mkdir -p ~/ cd ~/simulation&br&git clone &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/ardupilot& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ar&/span&&span class=&invisible&&dupilot&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& -b gazebo&/blockquote&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.5无人机仿真界面JSBSim(可忽略)&/b&&/h2&&blockquote&cd ~/simulation&br&git clone git://&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//github.com/tridge/jsbsim.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&github.com/tridge/jsbsi&/span&&span class=&invisible&&m.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&# Additional dependencies required&br&sudo apt-get install libtool automake autoconf libexpat1-dev&br&cd jsbsim&br&./autogen.sh --enable-libraries&br&make -j2&br&sudo make install&/blockquote&&h2&&b&2.6 ROS Indigo&/b&&/h2&&p&设置你的电脑接受来自&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.ros.org& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.ros.org&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&的软件,设置你的钥匙并安装(确保你的Debian软件包索引是最新的):&/p&&blockquote&sudo sh -c 'echo &deb&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.ros.org/ros/ubuntu& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.ros.org/ros/ub&/span&&span class=&invisible&&untu&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& $(lsb_release -sc) main& &/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'&br&sudo apt-key adv --keyserverhkp://&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ha.pool.sks-keyservers.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ha.pool.sks-keyservers.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a& --recv-key 0xB01FA116&br&sudo apt-get update&/blockquote&&p&仅安装ROS基础包，不包括GUI等工具。&/p&&blockquote&sudo apt-get install ros-indigo-ros-base -y&/blockquote&&p&或是干脆来个完整安装：&/p&&blockquote&sudo apt-get install ros-indigo-desktop-full -y&/blockquote&&p&初始化rosdep&/p&&p&在可以使用ROS之前，需要初始化rosdep。当你想需要编译并运行一些ROS的组件时，rosdep使你能够轻松地安装系统的依赖关系。&/p&&blockquote&sudo rosdep init&br&rosdep update&/blockquote&&p&将ROS环境变量将自动添加到您的bash会话:&/p&&blockquote&echo &source/opt/ros/indigo/setup.bash& && ~/.bashrc&br&source ~/.bashrc&/blockquote&&p&安装rosinstall和本项目所需的依赖关系&/p&&blockquote&sudo apt-get
install python-rosinstall
ros-indigo-octomap-msgs
ros-indigo-joy
ros-indigo-geodesy
ros-indigo-octomap-ros
ros-indigo-mavlink
ros-indigo-control-toolbox \&br&
ros-indigo-transmission-interface \&br&
ros-indigo-joint-limits-interface \&br&
unzip -y&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&b&创建ROS工作区&/b&&/p&&blockquote&mkdir -p ~/simulation/ros_catkin_ws/src&/blockquote&&p&&b&初始化工作空间&/b&&/p&&blockquote&cd ~/simulation/ros_catkin_ws/src&br&catkin_init_workspace&br&cd ~/simulation/ros_catkin_ws&br&catkin_make&br&source devel/setup.bash&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.7 git下载源码&/b&&/h2&&p&下载这些文件到src文件夹中:&/p&&blockquote&cd ~/simulation/ros_catkin_ws/src&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/ardupilot_sitl_gazebo_plugin& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ar&/span&&span class=&invisible&&dupilot_sitl_gazebo_plugin&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_gazebo/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/tu-darmstadt&/span&&span class=&invisible&&-ros-pkg/hector_gazebo/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/rotors_simulator& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ro&/span&&span class=&invisible&&tors_simulator&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& -b sonar_plugin&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/PX4/mav_comm.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/PX4/mav_comm&/span&&span class=&invisible&&.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ethz-asl/glog_catkin.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/ethz-asl/glo&/span&&span class=&invisible&&g_catkin.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/catkin/catkin_simple.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/catkin/catki&/span&&span class=&invisible&&n_simple.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/mavros.git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ma&/span&&span class=&invisible&&vros.git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ros-simulation/gazebo_ros_pkgs.git-b& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/ros-simulati&/span&&span class=&invisible&&on/gazebo_ros_pkgs.git-b&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& indigo-devel&br&#Add Python and C++ examples&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/gazebo_cpp_examples& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ga&/span&&span class=&invisible&&zebo_cpp_examples&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&git clone&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/gazebo_python_examples& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/ga&/span&&span class=&invisible&&zebo_python_examples&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/blockquote&&h2&&b&2.8&/b& &b&安装Gazebo&/b&&/h2&&p&&b&选项1:安装Gazebo使用Ubuntu包&/b&&/p&&p&设置你的电脑从&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.osrfoundation.org& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.osrfoundation.org&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&接收软件&/p&&blockquote&sudo sh -c 'echo &deb&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.osrfoundation.org/gazebo/ubuntu-stable& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.osrfoundation.org&/span&&span class=&invisible&&/gazebo/ubuntu-stable&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& `lsb_release -cs`main& & /etc/apt/sources.list.d/gazebo-stable.list'&/blockquote&&p&设置秘钥&/p&&blockquote&wget&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//packages.osrfoundation.org/gazebo.key& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&packages.osrfoundation.org&/span&&span class=&invisible&&/gazebo.key&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& -O - | sudo apt-key add -&/blockquote&&p&安装gazebo7&/p&&blockquote&sudo apt-get update&br&sudo apt-get remove .*gazebo.* '.*sdformat.*''.*ignition-math.*' && sudo apt-get update && sudo apt-getinstall gazebo7 libgazebo7-dev drcsim7 -y&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&b&选项2:从源代码安装Gazebo&/b&&/p&&p&按照以下指令从源代码安装Gazebo。&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//gazebosim.org/tutorials%3Fcat%3Dinstall%26tut%3Dinstall_from_source%26ver%3Ddefault& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&gazebosim.org/tutorials?&/span&&span class=&invisible&&cat=install&tut=install_from_source&ver=default&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&编译Gazebo需要等很长时间喔！&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2.9 集成编译&/b&&/h2&&blockquote&cd ~/simulation/ros_catkin_ws&br&catkin_make --pkg mav_msgs mavros_msgsgazebo_msgs&br&source devel/setup.bash&br&catkin_make -j 4&/blockquote&&p&最后下载仿真所需的Gazebo模型&/p&&blockquote&mkdir -p~/.gazebo/models&br&git clone &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/erlerobot/erle_gazebo_models& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/erlerobot/er&/span&&span class=&invisible&&le_gazebo_models&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&mverle_gazebo_models/* ~/.gazebo/models&/blockquote&&h2&&b&3 运行仿真&/b&&/h2&&h2&&b&3.1启动APMrover2&/b&&/h2&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&cd ~/simulation/ardupilot/APMrover2&br&../Tools/autotest/sim_vehicle.sh -j 4 -f Gazebo&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&第一次使用会此脚本会自动对一些包进行编译，需要联网下载所需包，编译完成后，以后便可直接运行。&/p&&p&此时会启动MAV的控制台（上）和一个ardupilot显示台（下）。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&然后调用你无人车的param参数表。第一次可使用默认的param&/p&&p&&br&&/p&&p¶m load /&b&[path_to_your_home_directory]&/b&/simulation/ardupilot/Tools/Frame_params/3DR_Rover.param&/p&&p&&br&&/p&&p&将&b&[path_to_your_home_directory]&/b&替换成你所在的文件夹，如：&/p&&blockquote¶mload ~/simulation/ardupilot/Tools/Frame_params/3DR_Rover.param&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&打开另一个终端运行Gazebo&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&roslaunch ardupilot_sitl_gazebo_pluginrover_spawn.launch&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&是不是觉得图像好单调啊！可以进入launch文件夹，里面其实有好多复杂的世界模型。&/p&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&roscd
ardupilot_sitl_gazebo_plugin/launch&/blockquote&&p&我们使用一个迷宫世界试试：&/p&&blockquote&source~/simulation/ros_catkin_ws/devel/setup.bash&br&roslaunch ardupilot_sitl_gazebo_plugin
rover_maze.launch&/blockquote&&p&我又在世界模型里加了一些高低不同的障碍物，这下是不是有意思多了呢。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&3.2&/b& &b&通过MAVProxy控制Erle-Rover&/b&&/h2&&p&在MAV控制台中发送模拟遥控器指令：&/p&&blockquote&# in the MAVProxy prompt:&br&mode MANUAL&br&#设置地面站MAVLink系统 ID&br¶m set SYSID_MYGCS 255&br&#rc 3为油门通道，1500为中立位置，为前进，为后退&br&rc 3 1900&/blockquote&&p&再输入后退指令&/p&&blockquote&rc 3 1200&/blockquote&&p&输入转向指令&/p&&blockquote&#rc 1为方向通道，1500为中立位置，为右转，为左转&br&rc 1 1900&/blockquote&&p&至此可以通过MAVROS控制gazebo小车运动了，下一步我们将在地面站中设置航线，并控制无人车自动驾驶了。&/p&
APMRover+Gazebo+ROS+MAVproxy 无人车仿真环境搭建步骤
图1 使用了Pixhawk2作为小脑运动控制器
图2 硬件使用了巨匠无人车平台 1 前言机器人学的本质就是与物理世界的互动。抛开物理硬件，在纯软件的环境里进行仿真，似乎与机器人学背道而驰。但是从节约成…
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_r.jpg&&&/figure&&p&唐旭 编译整理&/p&&p&量子位 报道 | 公众号 QbitAI&/p&&p&Google I/O大会结束了，身在很难接触相关服务的区域，我们可能很快就会忘记会上推出的种种面向普通用户的人工智能产品。&/p&&p&但值得记住的是，种种新技术、新产品包裹着Google的核心诉求，将AI这种技术“民主化”。&/p&&p&AI“民主化”这个问题，其实女神李飞飞加入Google前后一直在提在提。大意可以理解为推动AI更加普及。也很少有人对这种倡议发表过不同看法。&/p&&p&然而，科技博客Hackernoon却发表了一篇题为《创业公司如何与Google竞争：回李飞飞》的文章。&/p&&p&作者将Google云比作AI界的小布什，狠狠地嘲讽了“民主化”，同时也谈了创业公司在面对巨头时，有哪些机会，如何同其竞争。&/p&&p&&b&以下内容编译自Hackernoon：&/b&&/p&&p&在Google赞助的Startup Grind全球大会上，李飞飞曾经接受了一次采访：&/p&&p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//v.qq.com/x/page/r0505vnjwxv.html& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&& data-name=&李飞飞访谈：AI创业公司如何与谷歌竞争_腾讯视频& data-poster=&https://puui.qpic.cn/qqvideo_ori/0/r0505vnjwxv_228_128/0& data-lens-id=&&&
&img class=&thumbnail& src=&https://puui.qpic.cn/qqvideo_ori/0/r0505vnjwxv_228_128/0&&&span class=&content&&
&span class=&title&&李飞飞访谈：AI创业公司如何与谷歌竞争_腾讯视频&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://v.qq.com/x/page/r0505vnjwxv.html&/span&
&br&&/p&&p&记者：“小型创业公司如何同巨头们竞争？”&/p&&p&李飞飞：“大公司在数据上具备优势，但它们不会在某一具体领域内钻得太深——这就是其中一条可行的道路，如果你是一家创业公司，你要更多地去创新。&/p&&p&如何让你的数据像雪球一样越滚越大？你要去设计这样一种收集数据的策略。特别重要的一点是，你要设身处地去理解那些你在为客户解决的问题。”&/p&&p&记者：“你为什么加入Google？”&/p&&p&李飞飞：“（笑）我想让AI民主化。”&/p&&h1&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-08e04f739ce06ec4943f_b.png& data-rawwidth=&833& data-rawheight=&521& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&833& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-08e04f739ce06ec4943f_r.jpg&&&/figure&AI创业公司要聚焦于客户&/h1&&p&李飞飞的建议没错：AI创业公司必须把重心放在解决其客户的问题上。要做到这点，光知道如何训练机器学习模型是不够的 ，还需要同理心和领域专长。每种具体的行业，比如手工业、医疗健康或是零售业，都需要特定的解决方案和技能的组合。&/p&&p&AI创业公司需要以一种鼓励用户输入数据的方式来设计自己的产品。这样，这些创业公司就能实现一种良性的AI闭环：收集更多的数据，做出更好的模型和产品，从而吸引更多的用户，再收集更多的数据，照此循环。设计这样一种“滚雪球”的数据收集方案是必不可少的。&/p&&p&对于AI来讲，每一种特定行业都是一个相对较小的市场，巨头们并没有什么兴趣在这些地方挖得太深。它们更愿意去构建基础型的AI产品、通用的模型以及云架构，而这些东西恰好能为创业公司所用。&/p&&p&在这样的语境下，AI创业公司并不需要太多的技术专家以及数据存储能力，谷歌云就能帮助它们解决问题。&/p&&p&这就是李飞飞构想中，AI民主化的方式。&/p&&h1&AI“民主化”是Google霸权的面具&/h1&&p&如果将其比喻为一种AI民主制度，创业公司就是其中的公民，谷歌云则是高高在上的总统。公民们认可大玩家们的霸权，安静地守在自己被分配到的具体领域并遵从总统制定的规则——准确地说，是强加的纪律。&/p&&p&又是一样。“民主”这个词在这里成为了帝国主义用来掩饰自己的面具。李飞飞关于AI民主化的陈词让人想起2003年小布什要让伊拉克“民主化”的说法，后来他发动了入侵并接管了伊拉克的石油。数据就是种新的石油，而谷歌云就是AI里的布什。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-dba4e723e20c2b4caede7eafe71947f7_b.jpg& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&598& class=&content_image& width=&400&&&/figure&然而，事情总不会像预想得那样顺利。就像布什在伊拉克所遭遇的一样，Google在这场战役中同样会面对猛烈的抵抗。他们的前方并非一马平川。&/p&&p&再确切一点讲，李飞飞应该去读一读美国哲学家Thomas Kuhn的著作《科学革命的结构》。读了这本书，她应该会被提个醒：科学一直在频繁经受颠覆、破坏性的范式转换，而这将会影响它的变革。&/p&&p&谷歌在AI上的霸权同样可能被下一次科学革命推翻，谷歌云可能会被下一次沙漠风暴卷走。让我们拭目以待。&/p&&h1&摆脱对Google数据的依赖&/h1&&p&Google掌握着大量的专有数据，但从长期来看这一点可能并不是那么重要。当今的AI技术是基于监督式学习的：为了学会人类期望的行为，AI必须经过大量相似样本的训练，而一个更为高级的AI，需要的训练数据量则会小得多。&/p&&p&要学会辨认汽车，婴儿并不需要把它们都看个几千几万遍。婴儿们也不会需要谷歌的数据来让自己变得聪明——同理，高级的AI也不需要。&/p&&p&举个例子来讲，生成模型的出现，让下一代AI的实现又向前推进了一步。在经过了大量某以类别数据的训练后（比如数百万的图片、语句或是声音等等），一个生成模型甚至可以制造出更多类似的数据。&/p&&p&这样，基于监督式学习，一个生成模型合成的数据也就可以用来训练第二个模型。如果创业公司可以利用起这些合成的数据，它们也就不需要谷歌云了。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fee2a5d3bb_b.png& data-rawwidth=&1012& data-rawheight=&583& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1012& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fee2a5d3bb_r.jpg&&&/figure&△ 机器生成的鸟类&/p&&p&这也是为什么生成模型会在AI创业公司的社区中成为一种战略研究方向了。&/p&&h1&Google已不适于颠覆创新&/h1&&p&谷歌大部分的研究文化不适合那种颠覆式的科学，它有一条“混合型的研究路径”：研究是产品导向的，是在现存方案上的渐进式研究。&/p&&p&谷歌仍能确立一些长期目标，但这些长期目标都必须被分解为一系列的短期目标，而每个短期目标都需要对谷歌的产品造成影响。&/p&&p&对一些人才来讲，这样的研究文化其实没什么吸引力。举例来讲，许多像Yoshua Bengio和Jürgen Schmidhuber这样的学者并不想加盟一家科技巨头，他们更愿意在没有公司产品压力的环境下进行独立研究。&/p&&p&此外，谷歌的科学政策在范式转换面前十分脆弱。很多主要的技术进步都来自一些外围、边缘化的主题，这些主题此前的影响并不大，但它在某些时候一下子就能跳到舞台中央。&/p&&p&AI和神经网络的急速崛起就是这样一种案例。在几年内，学术界的好奇心就会成为一次新的产业革命的支柱。主流的技术专家们没有预见到AI热潮的到来，而谷歌的创始人Sergey Brin却抓住了机会。&/p&&p&谷歌了解他们采用短期研究路径的局限性，这也是为什么他们要单拆出几个部门来运行长期项目。在AI领域，他们最强的部门是位于伦敦的DeepMind，然而，问题就在于一些想法并没能在DeepMind和谷歌之间流动开来。&/p&&p&DeepMind和谷歌之间始终保持着一种相对隔绝的关系——有多少员工在跟进DeepMind的研究？我猜没多少。或许我们该问问谷歌的员工怎么看待这件事情。&/p&&p&为了改善这种知识流通不畅的局面，DeepMind特别在加州的谷歌总部布置了一支专用的团队。未来我们会看到这一做法的效果。&/p&&h1&AI创业公司的优势&/h1&&p&最大胆的创业公司能在这种形势下找到灵感。&/p&&p&它们可以将自己的一部分资源投入到基础性研究中，而这样的做法能够吸引到对路的人才，对团队也是种激励。创业公司大可打破谷歌为员工设立的20%比例限制，将自己基础研究项目的占比提升到50%。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e712cdf55a59a3fc7ed36b6c68017c9f_b.jpg& data-rawwidth=&940& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&940& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e712cdf55a59a3fc7ed36b6c68017c9f_r.jpg&&&/figure&如果基础研究和应用研究是由同一批人来完成的话，在双重的专业资源下，两种研究之间的带宽就会被大大拓展，当然，未必就会有什么突破，可一旦真的有了突破，那就是大事情。&/p&&p&这就领先了谷歌“混合型研究路径”一步：没有服务于产品的压力。&/p&&p&在小型创业公司的扁平化结构下，这样的科学政策更容易实现。在谷歌这样的大公司里，为了能更快地顺着梯子往上爬，搞一些非主流的研究并不是什么好主意。而创业公司，就没什么梯子可爬，也没那么多的条条框框。&/p&&p&一些保守的VC可能不喜欢这种研究路径，但对于胆大的创业者们来说，这将会非常有趣，甚至可能改变世界。&/p&&h1&从内部“民主化”Google&/h1&&p&最后，AI创业公司还可以用云服务，去谷歌内部开展AI“民主化”。&/p&&p&通过公开地进行研发，AI创业公司可以展示自己正在解决的难题，来吸引好奇的谷歌员工，让他们无心工作。&/p&&p&比如OpenAI有一个“申请研究”的通道，任何人都能提交申请，做自己喜欢的项目。&/p&&br&&p&一个名叫Startcrowd的云平台在这条路上走得更远。假设一个谷歌员工发现了Startcrowd，接下来的一次点击，就会把他带到一颗赛艇的AI创业冒险之中。他们可以舒舒服服地在谷歌领着工资，同时兼职搞着自己的AI项目。&/p&&p&领导发现了怎么办？这个问题可能不会发生。在Startcrowd可以匿名参与项目，他们甚至马上要推出定制化界面的功能：给终端加一层伪装。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_b.png& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-57ffbf426_r.jpg&&&/figure&谷歌云和创业公司之间，也许会有一场史诗级的战争。一方能用钱和数据展开收购，另一方也可以用有趣的兼职项目从内部瓦解对手。&/p&&p&【完】&/p&&p&&b&One More Thing…&/b&&/p&&p&今天AI界还有哪些事值得关注？在量子位（QbitAI）公众号对话界面回复“今天”，看我们全网搜罗的AI行业和研究动态。笔芯~&/p&
唐旭 编译整理量子位 报道 | 公众号 QbitAIGoogle I/O大会结束了，身在很难接触相关服务的区域，我们可能很快就会忘记会上推出的种种面向普通用户的人工智能产品。但值得记住的是，种种新技术、新产品包裹着Google的核心诉求，将AI这种技术“民主化”。AI“…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-941bfba62a34_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-941bfba62a34_r.jpg&&&/figure&
&a class=& wrap external& href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzIzNjc1NzUzMw%3D%3D%26tempkey%3DbCQ%252BD2SyrRfML2V3Z%252F87IRVs8RGNHf4js%252F24jCH%252F912blY%252BXZknv8K9zQq4bGisVfmDF4c5qj%252BDEQ7AAeWU4sA%252BcmoqPNwwN7r86%252FHL0UxQjwWb3dh5stJ%252BNP7HlipIiQyQkuZ04f9GZRGLJ%252FwdwVg%253D%253D%26chksm%3D68d3be175fabe7b180d5d2f63cb9e99fc3230afa31b3%23%23& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量子位&/a&&br&国庆 李林 编译整理&br&量子位 报道 | 公众号 QbitAI&br&&p&哈萨比斯，DeepMind创始人兼CEO。&/p&&p&DeepMind开发出人工智能围棋程序AlphaGo，他也因此被称为阿法狗之父。还有一天，AlphaGo和柯洁的围棋人机大战即将揭幕。&/p&&p&大战之前，哈萨比斯接受BBC广播节目《荒岛唱片》专访。谈论了他眼中的人工智能、AlphaGo，以及他自己对科技、艺术的见解。&/p&&p&哈萨比斯的母亲是新加坡华裔，他形容自己的父母“放荡不羁”，对他而影响是：不要循规蹈矩，走自己的路，并且一直走下去。&/p&&p&而这位从小就是“国际象棋神童”的天才，也确实跟普通人不一样。例如，他下班回家之后，会从晚10点工作到早上4点，“读最新的学术论文，创造性地思考”。&/p&&p&在人工智能领域，最让他兴奋的两件事：一是深度学习、二是强化学习。前者用于识别，后者用于决策。&/p&&p&“将这两个系统结合是我们非常大的创新，从某种意义而言，我们创造了智能的雏形。本质上讲，我们还处于人工智能研究的初期。”哈萨比斯说。实际上，AlphaGo就是深度学习和强化学习结合的产物。&/p&&p&谈到AlphaGo，哈萨比斯说“我们对这台机器的能力很震惊，因为AlphaGo居然有自己棋路，但是对于它能下这么好，我们没有感到惊讶，我们也很高兴它做的事情都是我们设计范围之内的事情，也就是下围棋。”&/p&&p&尽管AlphaGo是面向围棋这一狭窄领域的人工智能，但哈萨比斯表示，DeepMind正在使用AlphaGo系统的变体来服务其他行业，“其中一种变体应用于医疗行业，我们正在着力解决蛋白质折叠的问题”。&/p&&p&在这个访谈中，不单单谈论技术趋势，而且穿插播出多首哈萨比斯选出的乐曲。其中有一首来自《星际穿越》。&/p&&p&“这部电影和我的最终目标关联紧密，我想理解我们周围的整个宇宙，《星际穿越》的主题正是这样：理解时间、黑洞、我们在整个宇宙中的真正地位。”，把征途放眼星辰大海的哈萨比斯说：&/p&&p&“这正是未来我想用AI做的事。”&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a611f7c300c95c67c75d2c2_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a611f7c300c95c67c75d2c2_r.jpg&&&/figure&&p&&strong&以下是哈萨比斯专访全文，量子位编译整理：&/strong&&/p&&p&主持人：今天做客“荒岛唱片”（Desert Island Discs）节目的是人工智能专家哈萨比斯(Demis Hassabis)。&/p&&p&这个头衔并不足以彰显他的成就，因为哈萨比斯还是一位神经学家，电脑游戏设计师，企业家和世界国际象棋大师。&/p&&p&他目前正在从事哪方面的研究？&/p&&p&简单地说，为一切问题寻找可能的元解决方案。&/p&&p&考虑到他过去的成绩，哈萨比斯应该非常适合这项工作，一是因为科学家的严谨作风，二是他极有可能具备这样的能力。&/p&&p&哈萨比斯幼年是一名国际象棋神童，16岁考入剑桥大学，并以双重一级荣誉学位的成绩从剑桥毕业。30几岁的时候，哈萨比斯和合作伙伴将他们创办的人工智能公司DeepMind，以4亿英镑(5亿多美元)的价格卖给了谷歌。&/p&&p&哈萨比斯说过不少有意思的话，不过有一句很有料，“我认为建造人工大脑是探究人类某些思想谜团的最好办法，比如意识是什么，人为什么会做梦，创造力是什么东西。”&/p&&p&欢迎哈萨比斯！&/p&&p&梦，创造力和意识是人类区别于其他动物的最重要特征，而你给我的感觉并不像那些陷入存在主义焦虑的人，你很喜欢思考这些问题，对吗？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&是的，这些对于人类意义巨大的问题，我一直都非常感兴趣，比如生命的意义，我们为什么存在，宇宙的运行等等，像物理，科学，人工智能，以及破解这些谜题的方法。&/p&&p&主持人：为一切问题寻找可能的元解决方案，这个想法意味着有这么一把钥匙可以打开所有问题的门，我觉得正如最好的科学可以解决不可能解决的问题，而最坏的科学一定极端荒谬的，如果我说得不对，请你纠正。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&如果我们思考文明是怎样演化的，人类社会是怎样形成的，其实这些都是人类智慧的杰作，所以从某种意义上讲，智能就是元解决方案，帮助实现我们对这个社会的期许。我从小就觉得计算机是可以增强人脑功能的神奇设备，而人工智能就是实现这一目的的最终落脚点。&/p&&p&主持人：极具智慧的人通常都是异于常人的，你身上有哪些与众不同的特点？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&我有些习惯可能跟别人不太一样，我早上4点才睡，上午10点开始工作，花一整天在办公室，回去和家人一起吃晚饭。&/p&&p&晚上10点或者11点开始第二天的工作，一直工作到第二天早上，通常，我会在这几个小时里进行研究，读最新的学术论文，创造性地思考。&/p&&h1&0&/h1&&p&主持人：人工智能领域到目前为止最令人振奋的突破是什么？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&从我们的角度看，最令人振奋的突破就是将两个领域的人工智能结合在一起，&strong&一是深度学习&/strong&，也就是使用人工神经网络模仿人脑原理。&/p&&p&主持人：你是说神经通路？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&是的，就是这些通路构成了神经网络。当这个功能非常强大的时候，就可以应用于物体识别，语音识别。&/p&&p&主持人：这就像三四十年，计算机不可能看到一只猫，然后就说出这是一只猫，而现在可以了。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&是的，如果给计算机提供几百个例子，告诉它猫长什么样，它就能判断出来。&/p&&p&&strong&第二个领域是强化学习&/strong&，这个是我们的专长，主要用于决策。一个人世界观的形成是基于他的经历，而世界观也会帮助他做决定。我们正在在一款电脑游戏上测试一套算法，算法比人类玩家的分数还高。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-9b34b77b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&842& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-9b34b77b_r.jpg&&&/figure&将这两个系统结合是我们非常大的创新，从某种意义而言，我们创造了智能的雏形。本质上讲，我们还处于人工智能研究的初期。&/p&&h1&1&/h1&&p&主持人：我不知道你们为此付出了多少努力，但是你的解释浅显易懂。稍后我们将讨论关于人工智能技术的担忧和机遇，现在请Demis为我们介绍第一支曲子。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&《银翼杀手》是一部关于人工智能和机器人技术的电影，我特别喜欢。&/p&&p&这部电影上映的时候我只有十几岁，可以说让我大开眼界，因为它将人工智能技术活生生地展现在一个美丽的影像世界里，我想用美轮美奂来形容那个世界。&/p&&p&Roy Batty最后的那段台词我非常喜欢，他说起星际旅行中那些令人动容的，人类没有办法体会的回忆，而这些回忆就像眼泪和雨水一样，永远不能找回。&/p&&p&我也非常喜欢Vangelis的电影配乐，对我走上人工智能研究之路，并把人工智能变成现实的启发很大。&/p&&p&我曾见过人类无法想象的美，我曾见太空战舰在猎户星座旁熊熊燃烧，注视C射线在天国之门的黑暗里闪耀，而所有过往都将消失于时间，如同泪水消失在雨中……死亡的时刻，到了。&/p&Tears In RainVangelis - Blade Runner Deck Art 765&br&&p&主持人：刚才听到的是由Vangelis作曲的，电影《银翼杀手》中的配乐《泪水消失在雨中》（Tears in Rain）。&/p&&p&Demis Hassabis，每次我读到你关于人工智能研究的讲话，感觉听起来，怎么说呢，都是那么的春风和煦，有点煽情，让人感到温暖，措辞也比较婉转。可不可以谈谈这个，因为业内人士和一般人的理解反差很大，比如说我，就感觉人工智能挺可怕的。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&智能是一种非常了不起的能力，我们甚至可以称之为一种力量，拥有它我们就能发明创造。作为工程师，我们希望把智能分成若干部分进行分析，理解其中的程序和机理，这是令人非常着迷的事情。&/p&&p&主持人：你觉得这些都是可以通过计算完成的，可以通过数字推算。&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&对这个我持开放态度，可能有些伟大的科学家也有不同的观点。比如，数学家Roger Penrose认为大脑中存在一些量子现象，因此使用传统的计算设备不可能完成对智能的分析，要通过量子电脑才能完成。&/p&&p&主持人：你的观点是什么？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&生物学和神经学研究都显示大脑中没有晦涩如量子力学一般的现象。我们还是会对新发现和新理论保持开放态度，但目前公司的运营还是基于人脑中的一切现象都可以用一般电脑设备分析计算的假设前提之下。&/p&&p&主持人：DeepMind的名字本身就是那些目前我们理解起来还很困难的领域，比如创造力和意识，我可以用“隐秘”来形容那些目前科学还无法触及的大脑区域吗？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&可以，我觉得可以用“隐秘”或者“浮现”来形容，这些待探究的谜题可以从根本上区分人类与其他动物，我认为我们正处于开始理解这些问题的起点。&/p&&p&主持人：可不可以介绍一些最近一两年令人难以置信的的新发现？&/p&&p&&strong&Hassabis：&/strong&当然，比如一些关于梦是什么的理论，而这个问题已经困扰人类几千年。新发现表明，做梦其实是大脑中的一个称作海马体的区域在睡眠的时候重放最近能够激起强烈感情的记忆，而重放的速度要比记忆事件发生的速度快很多，而大脑的其他区域在了解这个情况之后，根据上百个例子——有些可能你只在真实世界}
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