本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。 在下一章将解除另外一个非常重要的问题-多项式回归,简单来说多项式回归就是使用线性回归的思路来解决非线性回归的问题,同时也会引入机器学习中非常重要的问题-模型的泛化。
建议阅读时长 8 分钟 前言 对于机器学习来说,数据的重要性无可厚非,大部分处理机器学习的问题都是在处理数据,包括数据的清洗,归一化等,好的数据质量能大大提高模型的预测性能 但是对与初学者来说,数据变得不那么重要 Keras 中有许多数据集,包括用来做二分类的 IMDB 数据集、多分类的路透社数据集、做回归的波士顿房价数据集等,而本文要介绍的是二分类的图片数据集,猫狗数据集,原始数据可以在 Kaggle 官网上进行下载 猫狗大战开始 机器学习的一般步骤是: 准备数据 数据预处理(检查数据、数据归一化、将数据转换成张量等) 建立模型 查看精度和损失 预测 保存模型 # 导入包 import os, shutil import 过拟合的原因主要是因为训练样本相对较少(猫狗各 2000 个) 结语 我在学习的过程中,发现使用 Keras 自带的样本迭代器来训练时速度很慢,主要原因是:每次训练的时候,时间大部分消耗在 CPU 读取数据上 ,而真正训练的时间并不是很长,之后会介绍几种方法,不仅能提升训练精度,也能让训练的时间可能的短,即使你没有 GPU 来加速 在本公众号回复 机器学习 即可获取猫狗大战的程序、数据集、模型、训练数据等!
一提到四足机器狗,脑子里是不是就出现波士顿动力的Spot? ? 今天讲述的是一个老外准备用Jetson NANO做一个四足机器人的故事。 ? 首先要解决的是四足机器人运动学的问题, 什么是运动学?机器人腿由3个伺服系统组成,从一个角度amin旋转到另一个角度amax。当我们知道了所有的三个角度,我们就可以确定腿的目标点。 有关四足机器人逆运动学的更多信息,可以查看Wilk的Github(https://github.com/FlorianWilk/SpotMicroAI/tree/master/Kinematics),他不仅上贴上了他的草图 他设计的机器狗是酱样子的: ? 也在电脑上做了模拟: ? 接下来就是要做个实体的四足机器狗了: ? 装个腿儿.... ? 这是身体: ? 组装: ? IMU (GY-521)也通过I2C连接,提供机器人的滚转角和俯仰角。OLED屏用于显示一些不错的输出。 ? 关于传感器的使用: 4 x HC-SR04-Sensors。2个在前面,用于向前/向下。
谷歌旗下波士顿动力研发的机器狗BigDog自诞生以来,受到不少关注。在国内,山东大学也在研发一款类似BigDog的四足机器人。 山东大学机器人研究中心是在原山东大学自动化研究所的基础上,通过引进留学归国人员、国内和校内机器人和数控研究人才,于2003年建立起来的从事机器人及相关技术的研究机构,也是我国机器人研究和应用的重要单位。 历时近十年造出山东版“机器狗” 2006年左右,美国波士顿动力发布四足机器人BigDog视频,视频中美国大兵一脚踹向机器狗,机器狗通过几个灵活的交叉步调节,很快保持住了平衡。 但是“大狗”反应却非常灵活,这让包括柴汇在内的山大机器人研究中心团队,对液压系统的认知概念全都颠覆了。 机械狗上的高动态伺服压作动技术,已在其他一些领域得到应用。 ? 野外施工建设时可代替车辆搞运输 说到四足机械,中国历史上并非没有类似装置。
摘要:负载能力作为机器狗的核心能力,也是训练仿真的重点,以便满足和各类应用环境的需求。 本文以iRobotCAM具身智能设计软件为工具,以宇树机器狗为例,说明如何实现机器狗的负载设计,并生成基于机器人运动学架构的模型,以满足机器人的训练仿真需求。 机器狗是一个应用很广的具身智能的产品形态,包括宇树,云深处等领先的机器狗公司推出各种机器狗在电力,而用户的场景不同,对于机器狗的能力有所不同,这就需要对于机器狗进行细分场景的训练,最核心的就是负载能力的训练 建立机器狗的三维结构图,利用中望3D平台的三维建模功能,可以设计机器狗的负载结构2.利用便捷的装配管理功能,可以快速的设置每个零件的材料属性,计算惯量等物理特性3.iRobotCAM作为一个专业的机器人设计与仿真软件 利用iRobotCAM具身智能设计工具,机器狗的模型的修改不再繁琐,完善的动力学模型可以在数据源头上保障数据的正确,大大加速机器狗应用场景的仿真训练效率。
为了展示DuerOS 的能力,本文以DIY 一个机器狗为例,描述如何让一只机器狗听懂你说的话, 并做出相应的动作。一只机器狗变成了真正听话的电子宠物,嗯, 这一定是一件挺开心的事。 整个实战是一个循序渐进的过程,不断返工才会极大地影响效率和心情,主要步骤如下: 选择一只机器狗,验证机器狗是否动作正常 为了简化流程,选择串口通信,实现电脑简单地控制机器狗 深入通信协议,丰富机器狗的动作 通过串口协议,小度音箱直接控制机器狗 通过DBP 平台创建bot,语音简单控制机器狗 丰富话术,完善机器狗的语音交互 等不及了, 正式开始—— 1.机器狗的选择与验证 先要有一个硬件,然后再通过DuerOS 小度直接控制机器狗 既然电脑可以控制机器狗, 再进一步,小度有屏音箱代替电脑完成与机器狗的连接,通过触摸屏是否可以同样控制机器狗呢? 4)将小度设备的串口线与机器狗对接,为机器狗加电,重新安装并启apk, 连接ttyS0,然后发送『原地踏步』指令,机器狗终于按照预期动起来了。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
#机器狗# 机器人技术飞速发展,扫地机器人、配送机器人等极大便利了我们的生活,还有不少功夫型机器人开始陆续登上网络热搜,把科幻片里才能见到的场景带到了我们身边。 国内产品 ↓ “功夫版” 机器狗:绝影Mini Lite —— 云深处科技(DeepRobotics) 国内出品的绝影 Mini Lite 会后空翻。 腾讯机器狗:Max 这是腾讯首个软硬件全自研的多模态四足机器人。 “机器狗Max” 采用了足式与轮式的结合,在不同的环境,可以切换不同的形态模式。 国外产品 ↓ 波士顿动力机器狗 Spot 2020年6月,波士顿动力机器狗 Spot 开始向公众开放,它能以每小时 3 英里的速度行走,攀爬地形,避开障碍物,能看到 360 度的画面,并能执行一些程序化的任务 —— 机器狗 Spot,开源SDK 波士顿动力为了配合销售这款机器狗产品,开源了 Spot 的 Python 脚本语言的 SDK。
机器之心报道 编辑:小舟 既然叫了机器「狗」,那它应该会游泳。 众所周知,狗狗是会游泳的,那机器狗呢?一只名为 Vision 60 Q-UGV 的机器狗表示,它可以。 Vision 60 也不是第一次引人注目了,上一次它还背着步枪当了回「杀手机器狗」。 作为一个仿生型机器人,四足机器人 Vision 60 比双足机器人更容易适应复杂地形。 该系统能够推动机器狗并进行加速,使用专用电源大约能全功率运行 35 分钟。之后,NAUT 可以通过机器狗自身内部电源的电力继续发挥作用。 就像之前 Vision 60 背着步枪被称为「杀手机器狗」一样,他的水陆两栖能力将用于什么场景仍然倍受关心。 据报道,美国空军已使用 Vision 60 机器狗在佛罗里达州廷德尔空军基地周围巡逻,因为 Vision 60 机器狗能够顺利穿过淤泥来监视周边环境。
Indexer缓存k8s资源对象,并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
8月10日是小米的新品发布会,雷军除了协新的MIX 4亮相之外,还发布了小米的第一款机器狗CyberDog,中文名叫“铁蛋”。 这种完成度极高的机器狗,售价仅为9999元,确实是广大发烧友的一次入手机会。 尽管基于的是开源代码,但是小米能够在短短时间内就造成一个较为完整的机器狗,确实不容易。 机器狗的难点在于硬件方面的控制。 机器狗的“心脏”:这次“铁蛋”采用了自研高性能伺服电机,让它能够适应不同复杂的地形 为了提升机器狗的感知能力,搭载了触摸传感器,光传感器等,同时搭载了深度摄像,超广角摄像机等 核心图像计算方面,采用了 3.当前机器狗的发展 在国外,波士顿的机械狗Spot作为第一款商用产品早已问世: 它可以通过简单的类似与“游戏手柄”的机器进行操作: 但其动则几十万的售价让普通家庭难以一睹其真面目。
此前,因为强悍的平衡能力,“网红”机器人公司的Spot机器狗、双足机器人Alexa等产品可谓在圈内刷足存在感。 在过去很长一段时间内,国内多足机器人的研究在平衡能力上有所欠缺。 其中,最为令人印象深刻的是机器狗Jamoca,它可是走梅花桩的一把好手。 而提及多足机器人的发展,“商业化”的问题也是无可避免。当前,除了波士顿动力机器人的机器狗已经初步踏足商业化,其他的多足机器人的落地方向多是用作研究平台。 此外,除了机器狗Jamoca,腾讯还向我们展示了一款自平衡轮式移动机器人,也被称作“自平衡自行车”,是腾讯Robotics X实验室的首个整机自研机器人。 它在传统轮式移动机器人的基础上,增加了动量轮及其电机驱动系统,使得机器人可以在静止及行进状态下均保持平衡不倒。
有了人工智能的“加持”,机器狗似乎变得比真实的狗狗更加“聪明”,能做到的事情也越来越多。 持续存在的孤独 日益增加的功能加上机器宠物“饲养”方便,越来越多人选择AI机器宠物作为陪伴。 与之相应的,市面上也开始出现越来越多不同类型的机器宠物产品。 Sony的电子机械宠物狗AIBO(Artificial Intelligence Robot)可说是机器宠物的“经典款”。 而波士顿动力的明星产品Spot Mini虽然是工业用的特种机器狗,并不具备情感交互功能,但最初也曾作为亚马逊CEO贝索斯的新“宠物”而走红。 ? 推出了全球首款去中心化AI家庭宠物机器狗“KODA”。与市场上的工业机器狗产品不同,KODA同时具备了实用性和情感互动的功能。 毕竟“宠物”和“管家”的作用不大一样,我们会期望AI管家操控扫地机器人帮忙维持家中整洁,却不会希望自己“养”的“狗”这么做。因为“打扫”与“宠物”的角色不符,这样一来,它就不再像狗了。
讲真,机器狗的花活见得多了—— 但今天还是有被惊艳到。 但CMU的机器狗使用相同的基本方法同时实现了这两种任务,甚至还可以一边倒立一边下楼梯。 第三,对于跑酷操作来说(本研究重点),机器狗必须通过精确的“眼部肌肉”协调来自己决定前进方向,而非听从人类指挥。 比如连续过两个斜坡时,它需要以一个非常特定的角度跳上坡道,然后立即改变方向。 为了学会这些正确的方向,CMU使用MTS(Mixed Teacher Student)系统来教会机器狗。 其中,仅当预测方向接近真实值时才会被系统采纳。 具体而言,该系统分为两个阶段: 第一阶段,先利用RL学习一种移动策略,该过程可以访问一些特权信息,除了环境参数和扫描点(scandots)以外,CMU还为机器狗适当提供了一些标志点(waypoints)
接下来是源码库和狗的库,我一直以为是小学生的意思 假如我们就以库引入的顺序作为其功能对最终的机器人的贡献,那对机器人最重要的就是姿态的控制了。 ? 姿态测量单元 ? 只有三个函数而已 ? 这是Woofer,12自由度的机器人 https://stanfordstudentrobotics.org/woofer ? 源码,将两个库放在了一起 ? pupper,廉价的4足机器人 ? 在开机后需要校准机器人。校准是运行机器人之前的必要步骤,因为还没有精确测量伺服臂如何相对于伺服输出轴固定。 这个文件是控制机器人动起来时的参数 ? 此段配置是具体到机器人的每一个部件和算法之间的约束关系 下篇文章对源码进行细致分析,敬请期待~
机器人扫地、机器人刷碗…这些场景我们都已经司空见惯了,今天就给大家整点儿新鲜的——机器狗射击。 我们先来欣赏下这个视频。 视频中,一只波士顿动力公司风格的机器狗在雪景中用冲锋枪射击目标。 这种类型的机器狗曾以跳舞而闻名。但现在它「全副武装」配备上冲锋枪,这分明是一个「机器杀手」。 不过仔细观察一下,这个灵动的机器狗还是有些处理不到位的地方。 首先,它似乎不能很好地处理枪的后坐力。 但是这并不意味着Spetsnaz正在使用武装机器狗,因为几乎任何人都可以在不同的地方从网上购买类似的徽章。 机器狗上面装备的枪械也来自俄罗斯。 3月21日,他发布了一张机器狗的照片。根据Facebook的翻译,他称这只狗为「天网」。 波士顿动力公司表示,它不会把它的狗卖给那些打算把它们作为武器的人。但这并不能阻止人们用它们做不好的事情。 值得我们关注的是,国防承包商Ghost Robotics展示了一只类似的,背上装有枪支的机器狗。 造枪的公司和机器人的公司都说,人必须手动操作这些武器才行。
一个廉价的机械狗: 狗机器人的大脑是一台 Raspberry Pi 4 计算机,它接收来自无线 PS4 控制器的命令并控制伺服电机,每条腿三个,将脚和身体移动到正确的位置。 ? 这个是项目的所有源码,看见外面的run_robot没有,这个文件会赋予机器人活力,一会儿精力多放于此 ? 可以看下下里面包含的函数 ? 当你烧录好一个树莓派的系统,把刚刚克隆的文件全复制进去 ?
机器学习练手项目-猫狗分类器 猫狗分类器是一个深度学习项目,旨在识别图像中的猫和狗。通过训练神经网络模型,该项目可以从输入的图像中准确地识别出是猫还是狗。 准备数据集 首先,需要准备一个包含猫和狗图像的数据集。您可以从各种来源收集这些图像数据,例如网络上的图片库或自己的图片文件夹。确保每个类别的图像都放在单独的文件夹中,并将它们命名为相应的类别。 2. 构建模型 将使用卷积神经网络(CNN)来构建我们的猫狗分类器。CNN是一种在图像识别任务中非常流行的深度学习模型。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。
但你别说,走得依旧挺欢快: 这可不是MIT科学家们在侵犯“机器狗权”,而是因为狗子们在新技术的加持下又进化了。 3小时积累100多天奔跑经验 首先,机器狗们的各种行为都依赖于身体里的一个专门的控制器。 但要提前人为分析、建立所有可能的地形分析,并使机器狗快速识别对环境的变化作出反应,并不简单。 例如,草地上的一小块结冰面,碎石堆上突然出现的大块凸起,都有可能使机器狗再起不能: (所以说…不要停下来啊!) 并且,团队也为机器狗部署了一种基于端到端的传感运动策略的控制器。