机器人

协作机器人UR7e与UR12e：轻量化设计与高负载能力助力“小而美”智造升级UR协作机器人拥有高精度控制、智能感知与便捷编程等核心功能，支持灵活部署，满足多行业自动化需求。UR7e以轻量化著称，适合快速更换工位。UR12e则兼具高负载与本土化创新，助力中国制造业实现智能转型升级。

三维旋转沿轴分解将旋转分解为固定参考坐标系的绕轴n\bold{n}n的旋转和正交轴旋转： R=R⊥R∥ \bold{R}= \bold{R}_{\perp} \bold{R}_{\parallel} R=R⊥R∥ R∥=cos⁡θI+(1−cos⁡θ)nnT+sin⁡θn∧ \bold{R}_{\parallel}=\cos \theta \bold{I}+\left( 1-\cos \theta \right) \bold{n}\bold{n}^{T}+\sin \theta \bold{n}^{\wedge } R∥

ROS1学习第二弹本文纯属记录学习过程，所学教程来自B站古月居ROS入门21讲ROS1学习第一弹二、关于代码1.必有内容：

第4章：实战项目一打造你的第一个AI知识库问答机器人 (RAG)各位老铁，欢迎来到我们专栏的第一个实战项目。在过去的三个章节里，我们已经完成了所有的理论储备和环境搭建。我们理解了LLM的本质，掌握了Prompt Engineering的要领，洞悉了Embedding和向量数据库的魔力，并且熟悉了LangChain这个强大的“瑞士军刀”。

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从应答工具到服务大脑：智能客服机器人三代技术升级路径及3大行业场景落地全解析行业数据：2023年智能客服渗透率达68%，但早期版本仅解决45%基础咨询，第三代方案首次解决率突破85%。

Science Robotics 耶鲁大学开源视触觉新范式，看出机器人柔性手的力感知摘要：在机器人视触觉传感领域，如何兼顾成本与性能始终是一大挑战。耶鲁大学在《Science Robotics》上发表最新研究，提出了一种“Forces for Free”（F3）新范式。该研究通过观测一个经过特殊优化的开源柔性手（F3 Gripper）的形变，仅利用标准RGB摄像头，便能精准估算接触力，为机器人赋予了几乎零额外硬件成本的力感知能力。借助这样的感知能力，能完成小孔插销、擦拭曲面，甚至写书法这样需要精细力控的任务。

【知足常乐ai笔记】机器人强化学习除了传统的按空格分割和SQL关键字分段策略，以下是一些更智能的SQL分段方法，结合时序语义、语义解析、执行优化等场景需求，可显著提升复杂查询的处理效率和准确性：

焊接机器人智能节气装置工业焊接作为现代制造业的重要组成部分，广泛应用于汽车、航空航天、建筑、船舶等多个领域。随着自动化技术的快速发展，焊接机器人已成为提升焊接效率和质量的关键装备。在传统焊接及部分自动化焊接过程中，气体流失问题仍然普遍存在，不仅增加了生产成本，还对环境造成了负面影响。

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老年人与机器人玩具的情感连接当精巧的机器人宠物温顺地蜷伏在老人膝头，当语音助手柔声提醒着每日用药时间，一个崭新的问题正浮现在我们面前：这些被年轻一代视为“玩具”的智能机器，是否真能在老年人心中点燃情感的火焰？深入探究这一现象，会发现答案远不止于表面。

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tinyxml2 开源库与 VS2010 结合使用下面是 tinyxml2 开源库与 VS2010 结合使用的简单例子，包含环境配置和基础操作：一、环境配置

【机器人】复现 Aether 世界模型 | 几何感知统一 ICCV 2025Aether 是几何感知统一的世界模型，来自ICCV 2025，该框架具有三大核心功能：(1) 4D动态重建，(2) 动作条件视频预测， (3) 目标条件视觉规划。

语音交互新纪元：Hugging Face LeRobot如何让机器人真正“懂你”早在2024年，Hugging Face正式进军真实世界机器人应用领域，推出了开源机器人项目LeRobot。LeRobot不仅仅是一个模型库，它是一个完整的机器人学习平台，融合了模仿学习、强化学习、数据可视化以及仿真环境。其目标是降低机器人开发的门槛，推动AI与机器人系统的融合走向大众化。基于PyTorch构建，LeRobot具有高度的可扩展性和开放性，适用于从研究原型到实际部署的多种场景。

【人工智能与机器人研究】基于力传感器坐标系预标定的重力补偿算法重力补偿算法需要实时估计力传感器的初始值及工具重力对力传感器所施加的力和力矩，进而获得外界所施加的力和力矩。当估计工具重力对力传感器所施加的力和力矩时，需要获得力传感器坐标系和机器人末端坐标系的旋转变换矩阵。当前的重力补偿算法采用手动校准的方式，通过不断的拆卸力传感器去保证力传感器坐标系和机器人末端坐标系平行。该手动校准的方式操作复杂耗时较长，本文提出一种带有标定力传感器坐标系相对于机器人末端坐标系的重力补偿算法，从算法层面标定力传感器坐标系和机器人末端坐标系的旋转变换矩阵，实现重力补偿算法的自动化。通过

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4. isaac sim4.2 教程-Core API-Hello robot本教程详细介绍了如何在 Omniverse Isaac Sim 的扩展应用中添加并移动一个移动机器人。完成本教程后，您将了解如何向仿真环境中添加机器人，并使用 Python 对其轮子施加动作。

2025第二届机电一体化、机器人与控制系统国际会议（MRCS2025）即将来袭时间：2025 年 08月 26 日 - 28 日地点：中国·浙江·南浔（具体地址近期公布，敬请关注官网）

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Isaac Lab：让机器人学习更简单的开源框架随着科技的快速发展，机器人在许多行业如制造、物流和医疗保健领域正变得无处不在。而开发和训练这些智能机器人的核心，就在于先进的学习和仿真框架。在这篇文章中，我们将深入探讨由NVIDIA Isaac Sim支持的开源框架——Isaac Lab，了解其如何在GPU加速的环境下，简化和统一机器人学习工作流程。

ABB焊接机器人智能节气仪在现代焊接工业中，ABB焊接机器人凭借其高精度、高效率等优势被广泛应用。而在焊接过程中，节气是一个重要的考量因素，这就凸显出ABB焊接机器人智能节气仪的重要性。

轨迹优化 | 基于激光雷达的欧氏距离场ESDF地图构建(附ROS C++仿真)在机器人路径规划与自主导航领域，欧氏符号距离场(Euclidean Signed Distance Field, ESDF)是一种用于高效表示环境几何信息的关键数据结构。它通过量化空间中每个点到最近障碍物的有符号欧氏距离，将复杂的障碍物分布转化为连续的数值场，为轨迹优化、碰撞检测等任务提供了强大的数学工具。本文将从数学定义出发，结合轨迹优化的具体场景，阐述ESDF的核心思想与应用

机器学习在智能制造业中的应用：质量检测与设备故障预测随着工业4.0和智能制造的推进，制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网（IoT）、大数据和机器学习等先进技术，实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出，尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测（一）传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检查和简单的统计过程控制（SPC）。这些方法虽然在一定程度上能够保证产品质量，但在处理大规模生产数据和复杂

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深度报告：中老年AI陪伴机器人需求分析全球人口结构加速老龄化背景下，老年孤独问题日益凸显为公共健康挑战。传统家庭结构变迁导致独居老人比例持续上升，情感支持缺位与社交隔离形成双重压力，而现有社会服务难以满足高频次、个性化的陪伴需求。在此现实困境中，具备自然语言交互能力的AI机器人玩具展现出独特价值——通过技术手段填补情感空缺，成为应对银发群体精神健康问题的新型解决方案。