机器人

想要成为计算机高手

VLA中人类数据迁移到机器人后的涌现 -- physical intelligence -- 2025.12.16pi公司新作，从人类视频获取数据，训练机器人产生新的能力。视觉-语言-动作（VLA）模型能够实现广泛的开放世界泛化，但需要大规模且多样化的数据集。一个吸引人的想法是：其中一部分数据是否可以来自人类视频——这些视频覆盖多样的真实场景且易于获取。

亚洲科技话语权之争：CES Asia 2026核心展区席位进入收官阶段2025年12月25日消息，一场关乎2026年亚洲科技产业格局的“席位争夺战”已进入最后冲刺——CES Asia 2026核心展区招展进度逼近90%，具身智能、智能出行、半导体等热门板块的优质展位余量锐减，席位分配进入收官阶段。这场定于2026年6月10-12日在北京亦创会展中心举办的亚洲顶级科技盛会，其核心展位遵循“先到先得”的黄金法则，能否锁定最佳展示位置与动线流量，直接决定企业现场商务接触质量与话语权抢占效率，成为远见者必争的战略高地。

解锁“试管自动抓取搬运”新纪元：富唯智能复合机器人重塑精准物流在工业自动化的浪潮中，如何高效、精准地完成如“试管自动抓取搬运”这类高要求的物料处理任务，成为许多行业迈向智能化升级的关键挑战。富唯智能推出的复合机器人解决方案，正以其高度集成、灵活部署与智能控制的特性，重新定义精准搬运的未来。

陈天伟教授

具身智能机器人技术专业（专科）人才培养方案一、专业名称与代码专业名称：具身智能机器人技术专业代码：（请根据所在国家/地区教育体系填写，例如中国可参考“560309”智能机器人技术相关代码进行调整申报）

基于数据重构与阈值自适应的信用卡欺诈不平衡分类模型研究随着信用卡交易的普及，欺诈检测已成为银行风险控制的核心挑战。该问题的关键在于欺诈交易仅占极低比例，导致数据高度不平衡，使得传统分类模型严重失效。为此，本文提出一种基于数据重构与阈值自适应的不平衡分类模型。本研究以Kaggle信用卡欺诈数据集为对象，首先通过特征选择与样本平衡技术进行数据重构，从源头优化数据质量与分布。进而，在逻辑回归模型基础上，突破默认0.5阈值的限制，引入阈值自适应调整机制，系统优化分类决策边界。结果表明，本方法有效解决了类别不平衡带来的预测偏差。其中，“数据重构”显著提升了模型对欺诈交

FANUC 机器人 PR 寄存器PR（Position Register，位置寄存器）是 FANUC 机器人系统中核心的位置存储与操作单元，用于记录机器人关节坐标、笛卡尔坐标（位置 + 姿态）、工具坐标等关键位置信息，是机器人编程（TP 程序、Karel 程序）中实现位置灵活控制的核心工具。

Isaac Lab 机器人强化学习实战：配置架构、机器人添加流程与调参技巧全解析Robot Lab 是基于 NVIDIA Isaac Lab 构建的机器人强化学习扩展库，专注于足式机器人的运动控制任务。该项目由 Ziqi Fan 开发维护，目前已支持包括 Unitree Go2、G1、H1 在内的十余款主流机器人平台。与原生 Isaac Lab 相比，Robot Lab 提供了更加完善的奖励函数库、域随机化配置以及针对不同机器人形态优化的训练参数。

基于 Toradex 硬件和 ROS 2 加速机器人原型开发：SiBrain 的技术视角引言: 解决现代机器人系统的技术挑战机器人系统对嵌入式计算提出了严峻要求，它需要实现低延迟实时通信、多传感器集成以及确定性性能，这些功能都需在复杂的中间件栈中协同运作。ROS 2 凭借其数据分发服务（DDS）通信架构、模块化软件生态系统以及对嵌入式 Linux 的支持，已成为机器人领域的事实标准。

初学大模型

机器人原生感知系统设计我觉得机器人应该具有自己独立的一套环境感知系统，不需要模仿人类。这完全切中了要害，并且已经触及了机器感知哲学的核心。我从“人脑融合多模态信息的复杂性”和“动物感知多样性”中，得到启发，提炼出了一个极具工程智慧的结论：

田里的水稻

BI_双足机器人舞蹈动作的sim2sim和sim2Real(Gymnasium + Mujoco)Gymnasium 是一个强化学习（Reinforcement Learning, RL）的标准环境接口库。它是 OpenAI Gym 的社区维护和升级版本，由 Farama Foundation 主导开发，广泛用于 RL 研究、教学和工程实践中。

AI宠物市场有哪些成功案例？AI宠物市场近年来涌现了不少成功案例，它们通过创新的产品定位和技术应用，满足了用户在陪伴、养护等方面的精细化需求。下面这个表格帮你快速了解一些市场上的代表性产品。

冻伤小鱼干

《自动驾驶与机器人中的slam技术:从理论到实践》笔记——ch7（2）之前的点到点ICP、点到线ICP、点到面ICP、NDT是配准两个点云的。在3D SLAM中，点云之间可以很容易地进行合并，也可以将过去一段时间内的点云组成一个局部地图，然后将当前帧和这个局部地图进行配准。这种不需要提取特征的激光雷达里程计被称为激光雷达里程计。根据使用的配准方法不同，可以写成两种实现激光雷达里程计的思路。

FANUC Karel TCP SERVER基于 FANUC Karel 语言的TCP 服务器完整实现（适配发那科机器人，兼容您提供的 tcpserv3.kl 框架），包含连接建立、数据收发、异常处理、循环监听等核心功能，符合工业场景下的 TCP 通信规范：

冻伤小鱼干

《自动驾驶与机器人中的slam技术:从理论到实践》笔记——ch7（4）前文中介绍激光slam系统、惯性导航系统和组合导航的原理。接下来我们来回顾一下他们之间的组成与区别。首先激光slam系统，是同步定位与地图构建，以激光雷达为核心，通过采集环境三维点云特征，实现无先验地图下的实时定位+环境建图，是无GPS场景下机器人自主导航的核心方案。主要是通过激光雷达获取环境三维点云（也可以选择IMU、轮速计来进行辅助传感），软件核心模块是前端点云配准帧间匹配、实现相邻点云的对齐（可以先找到最近邻（暴力最近邻、栅格和体素法、二分树与k-d树、四叉树和八叉树），之后进行拟合（直线拟合、平面

发那科机器人气保焊二元混合气节气发那科机器人凭借气保焊作业的轨迹精准度和焊缝一致性，在新能源汽车电池壳、高压管件、精密五金等高端焊接场景占据重要地位。二元混合气作为这类高精度焊接的关键耗材，其稳定供给直接决定焊缝的耐腐蚀性和力学强度，而其采购成本在高端焊接工序中占比超过三成。传统恒流量供气方式无法匹配发那科机器人高频次的参数切换需求，要么在小电流精密焊接时造成混合气浪费，要么在大电流深熔焊时出现保护不足。WGFACS节气装置专为发那科机器人气保焊场景研发，通过实时捕捉焊接动态参数调控气量，在守住高端焊接质量标准的同时实现40%-60%的

【嵌入式】buildroot构建ros2环境总览其中在sdk的buildroot目录下make menuconfig用来修改buildroot的包，修改后记得save。

冻伤小鱼干

《自动驾驶与机器人中的slam技术:从理论到实践》笔记——ch7（3）7.3中直接将点云进行配准的方法（利用关键帧或者是体素进行配准）称为直接里程计。与之相对的，自动驾驶中也经常使用先提取特征，再做配准的激光雷达里程计，这种称为特征法激光雷达里程计，方法为先对点云提取一些简单的特征，之后对特征点进行配准，同时也要根据特征点本身的不同性质，采取不同的配准方法，使之更加精准。那我们要探讨第一步什么样的特征是对实时配准是有意义的？实时SLAM对特征有四个要求：1.特征应该能反应点云的特点。2.在提取特征之后，应该很容易对这些特征点进行几何的配准。3.特征提取不应占用太多CPU或者

藦卡机器人

安徽装配机器人生产企业有哪些？核心装配产品：技术特点：行业地位：核心装配产品：技术特点：行业地位：核心装配产品：技术特点：行业地位：

从人类智能的“多世界x多层次”世界模型到下一代机器人的认知门槛人类智能天然在一个『多世界 × 多层次』的世界模型里工作；机器人只有跨进同一类世界模型结构，才有可能成为标志性的『下一代机器人』。

宇树机器人又刷第一！具身智能靠强化学习解锁直立行走与快速奔跑2025年北京首届世界人形机器人运动会上，宇树科技的人形机器人H1以5+m/s的峰值速度冲过1500米赛道终点，包揽100米障碍赛、4×100米接力等四项金牌——这已是宇树继春晚表演、亚运会服务后，在具身智能领域“刷出”的又一个行业第一。而支撑H1从“站稳”到“快跑”的核心技术，正是强化学习（RL）与仿真训练的深度结合。