在上一篇案例中实现了几何体-球体旋转效果,今天继续丰富这个案例效果,在球体的周围添加光圈及旋转模块(图片+文字组成),均匀的分布在球体周围,围绕着球体逆时针旋转,最终效果如图:
在ThingJS中有许多的官方示例,很直白也很容易被使用者查看和使用,但是在开发的过程中有一个非常有用的功能非常容易被忽视,大多数的人只是快速浏览了一遍这些官方示例,有时候并没有浏览完整就开始尝试开发。实际上,除了官方示例,ThingJS的快捷代码功能也非常方便!可以直接将所需代码添加到所编辑的项目文件(光标所在位置)中。
在three.js中,展示的一切内容都是在canvas中绘制的,所以点击事件点击到物体上是无法获取点击对象的,要获取点击的对象,要使用RayCaster,是用于在三维空间中进行鼠标拾取,原理是相机与鼠标所在的设备坐标之间的连线经过哪些物体。
给杂货拆包是一件简单但乏味的工作:手伸进包里,摸索着找到一件东西,然后把它拿出来。简单瞄一眼之后,你会了解这是什么东西,它应该存放在哪里 如今,麻省理工学院和普林斯顿大学的工程师们已经开发出一种机器人系统,未来有一天,他们可能会帮你完成这项家务,并协助其他拣选和分拣工作,例如在仓库组织产品,或在宅区清除瓦砾。 该团队的“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成,研究人员配备了一个定制抓手和吸盘。他们开发了一种“未知物体”的抓取算法,使机器人能够评估一堆随机物体,并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式,而
在three.js中,展示的一切内容都是在canvas中绘制的,所以点击事件点击到物体上是无法获取点击对象的,要获取点击的对象要使用RayCaster,用于在三维空间中进行鼠标拾取,原理是:相机与鼠标所在的设备坐标之间的连线经过哪些物体。
团队提供了完整的,没有经过筛选的实验结果。他们在实验室周边随机选取了 out-of-distribution (训练集外)测试样本。
几十年来,装配线等受控环境中的机器人能够一次又一次地拾取同一物体。最近,计算机视觉的突破使机器人能够在物体之间进行基本区分。尽管如此,系统并没有真正理解物体的形状,因此机器人在快速拾取后几乎没什么用了。
最近在开发中碰到关于颜色拾取器的需求,正好搜索了一些不错的JavaScript颜色选择器插件。这里把自己整理的内容分享给大家。
很简单,我们通过在线开发平台thingjs来阐述! 前提你要掌握js,假设你掌握了js,ThingJS 使用当今最热门的 Javascript语言进行开发。
AI 科技评论按:机器学习能让机器人学会复杂的技能,例如抓住把手打开门。然而学习这些技能需要先人工编写一个奖励函数,然后才能让机器人开始优化它。相比之下,人类可以通过观察别人的做法来理解任务的目标,或者只是被告知目标是什么,就可以完成任务。目前,谷歌期望通过教会机器人理解语义概念,以使得机器人能够从人类的示范中学习动作,以及理解物体的语义概念,完成抓取动作。 以下为 AI 科技评论编译的这篇谷歌博客的部分内容。 问题的引入 人类与机器人不同,我们不需要编写目标函数即可以完成许多复杂的任务。我们可以这样做,是
最近从北京搬到了上海,开始了一段新的生活,算是人生中一个比较大的事件,于是特地用 Three.js 做了下可视化。
在气象中,常常见到剖面图。地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用;纬度高度剖面图主要用来分析降雨的某些条件,如湿层深厚、上干下湿、风向风速等。而在数字孪生可视化场景中往往也需要用到剖切面功能,用以了解房屋内部构造和方便维护。
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器人可以通过机器学习获得复杂的技能,如抓取物体、开门等。 然而,学习这些技能需要我们先人工设置奖励函数,机器人随后再对它进行优化。 而人类,只通过观察别人的做法或者听别人讲,就能理解任务的目标。这依靠的是我们自己先前对世界的了解:看到有人切苹果,我们就会知道目标是“制造两块苹果”,与苹果是什么品种、用什么样的刀无关;如果有人告诉我们拿起苹果,我们就知道要抓住的对象是哪一个,因为我们知道在所处环境中“苹果”这个词
AI 科技评论按:昨日,谷歌 AI 在博客介绍了最新成果——投掷机器人 TossingBot,一个能够在真实、随机的世界里学会抓取物体,并扔至习惯范围外指定位置的拾取机器人。雷锋网 AI 科技评论将之编译如下。
---- 新智元报道 来源:DeepMind 编译:Marvin 【新智元导读】DeepMind今天发表博客文章,提出一种称为SAC-X(计划辅助控制)的新学习范式,旨在解决让AI以最少的先验知识,从头开始学习复杂控制问题的挑战。这在真实环境中成功让机械臂从头开始学习拾放物体。研究者认为,SAC-X是一种通用的强化学习方法,未来可以应用于机器人以外的更广泛领域。 让孩子(甚至成年人)在使用物品之后自己收拾可能是颇有挑战性的事情,但我们面临一个更大的挑战:试图让我们的AI也这样做。成功与否取决于
机器人可能会制造汽车和翻转汉堡,但是它们是否可以在凌乱的办公桌或卧室地板上找到并车钥匙,并把它递给你?昆士兰科技大学(QUT)的机器人研究人员现在已经使用神经网络来帮助机器人更快更准确地抓住物体,即使在混乱和变化的环境中也是如此。
#前端# #BIM# #物联网可视化开发# 3D场景内的模型剖切 剖切对象初始化 剖切面事件控制 📷 简介:建筑楼宇是一个实体,室内往往被遮挡,对于建筑设计、楼宇管理和设备维护造成了一定的困难。如果想
选自arXiv 机器之心编译 编辑:小舟、蛋酱 世界模型在实体机器人上能发挥多大的作用? 教机器人解决现实世界中的复杂任务,一直是机器人研究的基础问题。深度强化学习提供了一种流行的机器人学习方法,让机器人能够通过反复试验改善其行为。然而,当前的算法需要与环境进行过多的交互才能学习成功,这使得它们不适用于某些现实世界的任务。 为现实世界学习准确的世界模型是一个巨大的开放性挑战。在最近的一项研究中,UC 伯克利的研究者利用 Dreamer 世界模型的最新进展,在最直接和最基本的问题设置中训练了各种机器人:无
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化? 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来,再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表,而是以数据为视角,看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达,将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识,下面举个🌰 我们看下面几组数据: 对数据进行简单的数据分析,每组数据都有两个变量 X 和 Y,然
Three.js是一个流行的JavaScript库,用于在浏览器中创建和显示3D图形。它基于WebGL,一个浏览器支持的3D图形API,使得开发者能够在网页上创建复杂的3D场景和交互体验。
本文提出了一种新的深度卷积网络结构,该结构通过引入新的丢失量,利用抓取质量评价来改进抓取回归。除此之外发布了Jacquard+,它是Jacquard数据集的一个扩展,允许在一个可变装饰上放置多个对象的模拟场景中评估抓取检测模型。Jacquard+通过物理模拟创建的,允许在完全可复制的条件下进行测试。实验结果表明,所提出的抓取检测方法无论在Jacquard数据集还是Jacquard+上都明显优于现有的抓取检测方法;
新智元编译 来源:MIT 编译:克雷格 【新智元导读】最近,由MIT和普林斯顿大学研究人员开发一款名为“拾放(pick-and-place)”的系统。“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成,研究人员配备了一个定制的抓手和吸盘。 他们使用算法让机械手能够评估一堆随机物体,并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式,而不必在拾取物体之前了解物体。 拆包杂货是一项简单且单调的任务:你伸手去拿一个包,摸一下物品,然后把里面的东西拿出来,扫了一眼之后再决定把它存储在哪里。 现在,这个重复性的工作要被机械手代替
AI 科技评论按:不管你让小孩还是大人整理物品,他们很大可能都不会乖乖听你的话,如果想要让 AI 智能体进行整理收拾,那就更难了。如果想成功,需要掌握如下几个核心视觉运动技能:接近物体,抓住并举起它,打开盒子,把物体放进去。而更复杂的是,执行这些技能时,必须按照正确的顺序。 对于一些控制类的任务,比如整理桌面或堆叠物体,智能体需要在协调它的模拟手臂和手指的九个关节时,做到三个 W,即如何(how),何时(when)以及在哪里(where),以便正确地移动,最终完成任务。 在任何给定的时间内,需要明确各种可能
这是一个非常实用的颜色编辑拾取工具,它基于vue框架实现,可以很好的生成CSS3中常用的渐变色代码。我们在CSS3代码中经常会用到一些颜色渐变的特效,但是大部分人都对颜色代码值非常不敏感,尤其是渐变色的颜色值。这款vue圆形CSS3渐变色拾取器用一种可视化的方式帮助开发者生成渐变色的代码值,使用非常方便。
「xx,去把电视柜上的遥控器帮我拿过来。」在一个家庭环境中,很多家庭成员都不免被支使干这种活儿。甚至有时候,宠物狗也难以幸免。但人总有支使不动的时候,宠物狗也并不一定都能听懂。帮人类干活儿的终极梦想还是寄托在机器人身上。
近日,SIMATIC ET 200SP分布式I/O系统的新增了两款CPU扩展——CPU 1514SP T-2 PN和CPU 1514TP TF-2 PN,它们不仅具有扩展的运动控制功能,而且,以SIMATIC S7-1500控制器的创新固件版本V3.0为基础。目前两款CPU现已发布并可交付。
“是不是上帝在我眼前遮住了帘忘了掀开?”这句话道出了所有视障人士的心声。缤纷多彩的世界他们无缘看上一眼,亲人的容颜也是在心头有一个模糊的概念,他们的生活或没有色彩的点缀,或只有些许的微亮。 为了让视障人士有机会感受世界的美好,医学家们正在寻找一种让他们有机会好好看看这个世界的方法。牛津大学神经科学研究人员Stephen Hicks表示:“一个人即使失去了视力,但是仍拥有一个完好的大脑。如果给予他们足够的刺激,他们的大脑将会试图从中提取有用的线索。而这种反应机制,使得视力恶化或者视力不好的人也可以看到世界。
AI 研习社按:对于智能体来说,从零开始,通过最少的知识学习复杂的控制问题是一个众所周知的挑战。日前,DeepMind 提出全新强化学习算法「调度辅助控制」(Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)),教智能体从零开始学会控制,他们试图通过这种学习范式来克服智能体的控制问题。 AI 研习社将原文编译整理如下: 不管你让小孩还是大人整理物品,他们很大可能都不会乖乖听你的话,如果想要让 AI 智能体进行整理收拾,那就更难了。如果想成功,需要掌握如下几个核心视觉运动技能:接近物体,抓
近日,《证券日报》记者登录上海市工商行政管理局官网发现,特斯拉(上海)有限公司的注册资本已由 1 亿元增至 46.7 亿元,这意味着马斯克凭借特斯拉这匾金字招牌在上海建厂项目上至少已融得 46 亿人民币。
在国内必须至少使用GCJ-02的坐标系,而GCJ-02,“火星坐标”是在国内最广泛使用的坐标体系。那么,我们就来看看,如何直接获取到GCJ-02坐标呗。 请大家把这段代码保存到记事本里,然后后缀名改为.html,记得用UTF-8编码来保存。然后双击这个文件,就能打开网页了。
如果机器人真的可以帮助我们在房子周围或照顾我们的受伤和老人,当然用两只手更方便,但是使用双手比我们想象起来困难得多。
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本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet,以及后来的使用重复元素的网络(VGG)、网络中的网络(NiN)、含并行连结的网络(GoogLeNet)、残差网络(ResNet)和稠密连接网络(DenseNet)。它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛(一个著名的计算机视觉竞赛)中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络,然而获得有效的深度模型并不容易。有幸的是,本章阐述的批量归一化和残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。
在流程定义中在任务结点的 assignee 固定设置任务负责人,在流程定义时将参与者固定设置在.bpmn 文件中,如果临时任务负责人变更则需要修改流程定义,系统可扩展性差。针对这种情况可以给任务设置多个候选人或者候选人组,可以从候选人中选择参与者来完成任务。
在现实世界里,人类尤其具有这种将复杂任务有效分解为多个子任务的能力。这种能力帮助人类面对新环境时加速自身的学习过程并获得更好的泛化能力。
本文转载自微软发布的关于chatGPT扩展到机器人领域的能力。以下内容选择部分内容,关于chatGPT控制机械臂,以完成绘制微软徽标的过程。
RPA,全称机器人流程自动化技术。该技术可按照事先设定的流程,控制计算机完成鼠标点击、数据处理、跨软件操作等任务,已广泛应用于金融、电商、运营商、政务、物流、制造等众多行业领域,在财务、税务、人力、内审、法务、风控、客服、运营、IT 等劳动密集型场景取得了非常好的降本增效成果。据 IDC(国际数据公司)统计预测,2018-2023 年全球 RPA 市场规模将持续上涨, 2023 年达到 39 亿美元。而中国 RPA 市场规模则将以 64% 的年复合增长率扩张至 10.2 亿美元。
地图应用非常广泛,目前地图服务,都提供地图操作、标注、地点搜索、出行规划、地址解析、街景等接口,功能非常丰富。在实际开发过程中,各有优劣。本次基于需求,使用腾讯位置服务作为一个公用厕所位置标注的H5页面开发。
先理解一下概念:事件,就是用户或者是浏览器执行的某种动作。例如:click、load等都是事件的名字。事件处理程序,就是响应事件的函数。事件处理程序的名字是以“on”开头的。
机器视觉趋势经常被讨论,那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息?
分享 这系列收集OpenGL ES的应用。 iOS开发-OpenGLES画图应用 这篇介绍的3D魔方(原文地址),重点是魔方的旋转与点击的判断。 效果展示 概念准备 拾取 把地形的位置坐标编码到片元
作为一个WebGIS开发,从前端往GIS靠拢,虽说不是纯GIS,但是也了解到一些相关GIS上的东西
精彩回顾 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会今天隆重启幕,点击链接观看大会盛况: 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.
2014中国国际机器人展览会(CIROS2014)即将于2014年7月9日-11日在上海新国际博览中心举行。届时新松机器人将携国内自主研发的首台500KG六轴机械手,高速桁架上下料机器人、六轴视觉搬运机器人、智能移动机器人AGV、洁净机器人,并联机器人等产品亮相此次展会。据了解,2014中国国际机器人展览会(CIROS2014)贯穿“更多技术,更丰富的应用,更广阔的市场”的主题,在展示国内外最新机器人技术的同时,着力突出符合中国本土企业特点的应用解决方案。同时,加入更多国际技术交流活动,以推动机器人技术在国
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仅在 7500 条轨迹数据上进行训练,能够在 38 个任务中展示 12 种多样的操作技能,不仅限于拾取 / 推动,还包括关节对象操纵和物体重新定位,并能将这些技能推广应用于数百个不同的未知情境(未知物体、未知任务,甚至完全未知的厨房环境),这样的机器人够不够酷?
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