2018年3月3日星期六

Spring Boot 2.0发布;360开源项目大盘点;Spark 2.3重磅发布 - InfoQ每周精要526期

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感谢您订阅每周精要第 526 期,本期内容截止于2018-03-04。
技术新闻  TECH NEWS
Spring Boot 2.0正式发布,新特性解读
Spring Boot 2.0来啦,有哪些新特性?升级吗?
360开源项目大盘点
自从360于2016年在美股退市以来,大家就一直猜测它何时会在国内上市,期间还发生了诸如借壳上市等话题,如今这只悬在空中的靴子终于落地了。
通用React框架Next.js发布5.0版本
Next.js是用于通用React.js应用程序的开源工具包,已发展到5.0版本。这个版本改进了Next.js应用程序的可配置性,加入了对服务端Webpack的支持以及针对模块化配置的插件系统。
美媒评论:中国在技术方面正在迎头追赶美国
美国人总是无法接受他们在某些方面优势不再的事实,以各种各样的方式"欺骗"自己。
Go现在接受来自GitHub PR的补丁
为便于开发人员对Go的开发做出贡献,Google开始将Go的GitHub PR镜像到Go的上游Git服务器Gerrit。
即将推出.NET Framework 4.7.2中的一些亮点
Microsoft最近发布了.NET Framework 4.7.2预览版,更新了其中的ASP.NET、ADO.NET、WCF、WPF,乃至Windows Forms。
架构设计  ARCHITECTURE DESIGN
批处理ETL已死,Kafka才是数据处理的未来?
最近的一些数据发展趋势推动了传统的批处理抽取-转换-加载(ETL)架构发生了巨大的变化:数据平台要在整个企业范围内运行;数据源的类型变得更多;流数据得到了普遍性增长。
因为与Oracle有分歧,无奈之下的Java EE要换名字了
不过在InfoQ编辑看来,不管名字是否改变,面对Spring框架的强力冲击,Java EE路在何方,现在还不好说。从目前社区热点来看,我只知道,Spring Boot、Spring Cloud这套框架很受欢迎。
Service Mesh是大方向,那Database Mesh呢?
对于微服务架构中越来越多的数据库垂直拆分,以及数据量急剧膨胀后的数据库水平拆分,是否存在行之有效的方案来管理呢?当今大为流行的Service Mesh理念又能否对数据库的治理带来一些启示呢?
运维 & DevOps  OPERATIONS & DEVOPS
Kubernetes效应
本文提供了对Kubernetes的概述以及如何最好地利用Kubernetes。
回归测试策略概览
不管多么乏味,回归测试都是保护产品质量强有力的看门人。任何项目无论采用哪种开发方法论,都需要它。但是如何把握并组织好它呢?
开源容器引擎商业应用质量保障之道
本文通过多个类型的测试来系统的阐述容器引擎质量保障方案。
云计算  CLOUD COMPUTING
Kubernetes创始人:容器与分布式系统及如何实现
在最近撰写的一本题为《为可扩展的微服务设计分布式系统、模式和范式》的电子书中,Burns和我们介绍了分布式系统模式、容器以及如何对其进行实现。
微服务架构技术栈选型手册
随着容器,PaaS,Cloud Native,gRPC,ServiceMesh,Serverless 等新技术理念登场,我们迎来了微服务 2.0 时代。本文是作者基于在微服务基础架构的实战经验总结而出的构建微服务 2.0 技术栈的选型思路。
日调度5万亿次 腾讯云微服务架构体系TSF深度解读
本文结合腾讯云微服务架构体系的构建原理、技术选型和改造实践,为你讲讲如何解决微服务部署、实施、监控余位中面临的难题。
大前端  THE FRONT END
Webpack 4正式发布,实现零配置启动
Webpack的用法大变,又要重新学了,不过这是朝好的方向演变,特别是默认配置,用起来将比前更方便。
现在你可以在电脑Chrome上使用PWA啦!
2018年将会是PWA大爆发的一年。
前端每周清单: GraphQL安全加固,去中心化的Web
前端每周清单专注前端领域内容,以对外文资料的搜集为主,帮助开发者了解一周前端热点;分为新闻热点、开发教程、工程实践、深度阅读、开源项目、巅峰人生等栏目。
人工智能  ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Spark 2.3重磅发布:欲与Flink争高下,引入持续流处理
流处理Spark和Flink到底哪家强?
YouTube和今日头条很委屈:色情暴力的锅推荐系统该不该背?
今日头条和Youtube难道都做不好推荐系统?
半路转型做人工智能,谁说不可行?
零基础怎么入行人工智能?
技术大会  CONFERENCE
PWA的最佳实践 | QCon北京站8折最后一周
PWA是在Web端具有颠覆性的一个概念,在国外已经被普遍接受,很多站点也已经改造成PWA,在改造PWA的实践过程中遇到的问题,可以参考百度Lavas在实践PWA过程中的解决方案。
ArchSummit深圳2018:AI时代下的热门微博,是如何精准推荐给你的?
微博每天有上亿条内容产生并在万亿级关系的社交网络上进行传播,此次分享将透露微博个性化推荐引擎框架、特征挖掘与特征工程、大规模实时协同推荐、大规模多目标机器学习排序等实践细节。
GTLC北京2018:盛大起航,见证优秀技术领导的诞生
你心目中的优秀技术管理者是什么样子?你的工作中有哪些困惑?希望在GTLC中听到什么样的分享?欢迎大家踊跃留言,GTLC组委会将综合大家的建议办一场有价值的峰会。
极客时间App  GEEK TIME APP
这有一份来自硅谷的技术管理指南,请查收
即学即用的技术人成长指南。来自Airbnb的朱赟博士在这里分享自己技术与管理的领悟及忠告,还有在硅谷工作的体会与见识,技术之路上,朱赟博士一起前行,让你的目标函数达到最优解。
零基础如何快速搭建一个推荐系统?
PC时代是搜索的天下,而移动时代则是推荐的主场。然而推荐系统前方技术蓬勃发展,后方却落地困难。你知道一个推荐系统如何从0到1诞生,需要去了解哪些知识吗?
60讲深度学习应用实践课,带你直击AI工业落地
了解深度学习在CTR预估、图像处理中的应用,系统学习知识图谱技术,从模型到实战,直击AI落地。2018开局,送给自己最好的技能大礼包!
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QCon深度培训:阿里巴巴Blink流计算平台的深度解析
随着大数据技术的快速发展,"大规模"已经在应用中逐渐落地,"实时流"正在成为应用新的诉求,阿里巴巴对Apache Flink进行深度优化定制发布了Alibaba Blink,拥有在其自身超大规模和复杂实时业务场景下的丰富实践。
极客官舍:《聊聊架构》是时候跟大家说再见的时候了
《聊聊架构》已经陪伴大家10个月之久,其间帮助上万读者解决了什么是架构、如何做好架构、软件架构到底要解决什么问题、从架构角度看如何写好代码等问题。现在这本书也到了跟大家说再见的时候,年后我们最终又加印了1000本,希望这本书最后也能给您带来一些收获。
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机器狗get了撩妹传统技艺:像人类一样玩轮滑

安妮 夏乙 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI

波士顿动力那些踹不倒的机器狗、脚踩风火轮的机器人可谓是颠倒众生,迷死一片网友。

今天,瑞士传来最新消息,那里的科学家们在教机器狗学轮滑。

来我们一起看下。

脚底抹油的轮滑机器狗

首先机器狗身体微倾,然后右脚向后滑,推动整个身体前进,接着身体再向另一侧倾斜,左脚向后滑。持续反复,向前滑行。

这只机器狗,简直是按照人类的动作在滑行嘛!

相比之下,波士顿动力那只Handle所用的方式,虽说性能更强更炫酷,但远没这么"仿生",也没能给机器狗保留四条分开的腿,在不平整地面上的机动性就要打些折扣。

轮滑机器狗从正面看是这样的。即便穿过不同材质的表面,也没有任何影响。

机器狗还能注意到下坡,并直接享受这个过程,停止蹬腿滑行。在下坡的过程中,感觉是整个狗都要飞翔起来~

好,滑得好。但怎么转向呢?目前这个机器狗的前腿并不能支持常见的滑动转向,团队给出的解决方案也很有意思:原地踏步转向……

具体来说,是这样的:

这个会轮滑的机器狗,什么来历?其实这个机器狗就是苏黎世联邦理工学院ETH Zurich团队此前已经开发出来的ANYmal,只不过这次get了轮滑新技能。

作为一个四足机器人,ANYmal能多种不同的地形中自主移动和执行任务,包括工业场景下室内和室外的检查,自然或者危险地区的搜索和救援任务,甚至在娱乐节目中充当表演嘉宾等等。

ANYmal提供了IP67防护等级(也就是防尘防水,现在手机用户也应该常听这个概念了);可由单人安全操作;所有关节都能360°旋转;移动速度可达1米/秒;自身电源能支持工作2-4小时;依靠激光传感器和摄像头导航。

总之,可以跑步、舞蹈、攀爬、负重携带、旋转、跳跃(但不能闭着眼)。

ANYmal的核心技术包括两个个方面。

右边开始说,那是一个高度集成的模块化机器人关节执行器ANYdrive,所有的电机、齿轮、钛弹簧、各种电子元件都集成在一个IP67级防护的密闭单元中。

使用这个关节,无需额外的轴承、编码器或者电力电子装置就能构建任何一种运动力学结构,例如机器人的手臂、机器人的腿等。

ANYdrive的峰值功率和标称功率分别是720W和240W。更多参数可以看下面这张图。

然后说左边,这是一个被称为机器人大脑的ANYbalance,一种平衡控制软件,即便在崎岖地形中也能从容应对,提高四足机器狗的稳定性和安全性。

ANYmal用了哪些软件?

官方列出了一部分,还提供了地址,量子位搬运如下:

Elevation Mapping

用于粗糙地形导航的高度图测绘ROS包,为机器狗提供高程图,以便控制姿态。地址:

ethz-asl/elevation_mapping

Grid Map

这是一个配备ROS接口的C++库,用于管理具有多个数据层的网格地图,可以存储高程、方差、颜色、摩擦系数、立足点质量、表面法线、可穿越性等数据。地址:

ethz-asl/grid_map

LSE库

这个库为有腿系统提供可观测性约束扩展卡尔曼滤波器。地址:http://ift.tt/2Fa281I

Free Gait

自由步态是一个软件框架,用于有腿机器人的多功能控制。地址:

leggedrobotics/free_gait

Kindr

为机器人提供运动学和动力学的C++库,实现各种旋转的参数化。地址:

ethz-asl/kindr

Kindr ROS

ROS包装成Kindr。地址:

ethz-asl/kindr_ros

Traversability Estimation

可穿越性估计,为可穿越的地形提供可遍历的映射。地址:

ethz-asl/traversability_estimation

不过……

那个……其实ANYmal还没学会急刹车。

所以,当它飞一般的从高处冲下来之后,结局是这样的……

undefined_腾讯视频

机器人界的"冬奥会"

就算没有轮子,机器人也一样可以"滑"。比如说,滑雪。

前不久,韩国出现了不少会滑雪的机器人。我们看看一段来自"全球首届机器人滑雪比赛"的现场视频:

undefined_腾讯视频

比赛现场的情况看起来有点"惨烈"。

不断有机器人以各种姿势摔倒在地,之后被人扶起。不断有机器人被"吊起"再次推向起点,有些机器人需要让主人帮它"穿鞋"……

不过,从视频中看来,这些机器人有一点要比瑞士的轮滑狗厉害:在滑动过程中,它们能够转弯,避开路上的障碍,不用停下来"原地踏步"。

比赛规则

这场比赛由韩国国家商贸部和机器人产业发展研究所联合举办。比赛中,8个参赛机器人需要绕开障碍物,到达终点。

比赛规则相当复杂——

  • 参赛者必须是"人形"机器人,并且至少包含15个机械自由度。
  • 不欢迎"侏儒"机器人参赛。如果测量机器人从脚底到肩膀的距离还没到50厘米,不好意思,还是让它回家先长长个吧。
  • 机器人需要使用滑雪杖和滑雪板,并且姿势一定要标准。当机器人的肘部弯曲站立时,雪杖必须接触地面。
  • 赛场滑雪坡道长80米、宽20米,每支竞赛团队有3分钟的时间避开红色和蓝色的障碍物完成比赛。
  • 机器人每绕过一个障碍物,就得到一分。比分相同时用时最短的机器人获胜,如果时间也相同,那么……身材更高挑的机器人获胜!

值得注意的是,所有机器人都是全自动的。此外,还有一个专门的遥控比赛可选,但研究人员好像对那个并不感兴趣。

冠军Taekwon V

经过一系列跌跌撞撞的角逐,最终,参赛宣言为"个子小但强壮"的Taekwon V赢得了比赛。

这个小个子Taekwon何许人也?我们调出这位参赛队员的资料看看。

小型机器人:Taekwon V身高:75厘米体重:12kg特征&技能:- 是一个刚性机器人- 身体构成复杂,具有21个关节- 对人体协调运动有独到的见解- 能够像人一样走路- 造价低为你省钱

Taekwon V来自仁川的机器人制造商Minirobot,在18秒内越过5扇障碍门,以4秒明显优势领先于来自韩国机器人与融合研究所(KIRO)的机器人SKIRO。

无视频无真相,请欣赏Taekwon V的英姿。

undefined_腾讯视频

从起点出发后,Taekwon V被障碍物绊倒了几次,但……即使被绊倒姿势也依然帅气。之后,Taekwon V仿佛开了挂,正滑、转向、倒滑,然后稳稳停在终点。

技术支持

这些穿着人类滑雪服的人形机器人,究竟是怎么滑雪的?

这场比赛中的大部分机器人,都离不开视觉感知和运动动作控制技术的结合。

上面的动图展示了本次自动滑雪比赛冠军Taekwon V的视角,从中能看出这款机器人具备的视觉能力。它可以比较顺利地认出赛场上设置的障碍物。

对于赛场上穿行的人类,它偶尔能够检测出来,大多数时候都视而不见。

据《韩国先驱报》介绍,这些机器人上装备了雷达和视觉传感器,用来确定它们自己的位置,识别周围那些红色蓝色旗杆的位置。

量子位在Taekwon V所属公司MiniRobot官网的各种产品中,没能找到这位身高75厘米体重12公斤的选手,似乎暂时无法对它的智力水平做更详细的介绍。

不过,我们可以看看这家公司的一款小型人工智能机器人

这款小机器人没有雷达,但是配置了用于图像处理用的摄像头。官方介绍中说,它可以认出10种颜色,包括色块的面积和中心坐标。

从滑雪选手Taekwon V的表现来看,它很可能也是靠颜色来识别障碍物的。这种方法可以说简单易行,但对于临时出现在场上的人类等障碍物,就不太容易认出来了。

另外,Minirobot公司的Sam Kim对《韩国先驱报》透露,外部环境的微小变化都会对机器人的表现有影响。"它们不是人类,红色的深浅有变化,机器人有时就会认不出来。所以在比赛中,阳光的变化就可能导致它们找不到旗杆认不清路。"

认出障碍物之后,下一步任务就是避开它们。

运用这些传感器获取的信息,机器人内置的程序会指导它们做出正确的运动动作,比如说通过操纵腿部的动作左右转弯,躲过那些障碍物。

在顺坡向下滑的过程中,这些机器人面临的最大挑战是反应速度要快。它们需要快速处理接收到的视觉数据,并足够快速地调整自身动作,才能及时转弯。毕竟不是平地,滑着滑着像轮滑狗那样停下来原地踏步显然不太现实。

当然,减速还是可以的。腿部的动作还能帮这些机器人实现另一项轮滑狗缺失的技能:减速。

赛场"八公子"

其实,其他七名参赛其实也挺帅的,满满都是荷尔蒙科技感的味道。

好像每个机器人都必须得穿一件小外套,这让滑雪场面看起来异常可爱。现在它们只需要一些润滑油恢复下身体又能活蹦乱跳了。

欢迎大家关注我们的专栏:量子位 - 知乎专栏

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安妮 夏乙 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI

波士顿动力那些踹不倒的机器狗、脚踩风火轮的机器人可谓是颠倒众生,迷死一片网友。

今天,瑞士传来最新消息,那里的科学家们在教机器狗学轮滑。

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脚底抹油的轮滑机器狗

首先机器狗身体微倾,然后右脚向后滑,推动整个身体前进,接着身体再向另一侧倾斜,左脚向后滑。持续反复,向前滑行。

这只机器狗,简直是按照人类的动作在滑行嘛!

相比之下,波士顿动力那只Handle所用的方式,虽说性能更强更炫酷,但远没这么"仿生",也没能给机器狗保留四条分开的腿,在不平整地面上的机动性就要打些折扣。

轮滑机器狗从正面看是这样的。即便穿过不同材质的表面,也没有任何影响。

机器狗还能注意到下坡,并直接享受这个过程,停止蹬腿滑行。在下坡的过程中,感觉是整个狗都要飞翔起来~

好,滑得好。但怎么转向呢?目前这个机器狗的前腿并不能支持常见的滑动转向,团队给出的解决方案也很有意思:原地踏步转向……

具体来说,是这样的:

这个会轮滑的机器狗,什么来历?其实这个机器狗就是苏黎世联邦理工学院ETH Zurich团队此前已经开发出来的ANYmal,只不过这次get了轮滑新技能。

作为一个四足机器人,ANYmal能多种不同的地形中自主移动和执行任务,包括工业场景下室内和室外的检查,自然或者危险地区的搜索和救援任务,甚至在娱乐节目中充当表演嘉宾等等。

ANYmal提供了IP67防护等级(也就是防尘防水,现在手机用户也应该常听这个概念了);可由单人安全操作;所有关节都能360°旋转;移动速度可达1米/秒;自身电源能支持工作2-4小时;依靠激光传感器和摄像头导航。

总之,可以跑步、舞蹈、攀爬、负重携带、旋转、跳跃(但不能闭着眼)。

ANYmal的核心技术包括两个个方面。

右边开始说,那是一个高度集成的模块化机器人关节执行器ANYdrive,所有的电机、齿轮、钛弹簧、各种电子元件都集成在一个IP67级防护的密闭单元中。

使用这个关节,无需额外的轴承、编码器或者电力电子装置就能构建任何一种运动力学结构,例如机器人的手臂、机器人的腿等。

ANYdrive的峰值功率和标称功率分别是720W和240W。更多参数可以看下面这张图。

然后说左边,这是一个被称为机器人大脑的ANYbalance,一种平衡控制软件,即便在崎岖地形中也能从容应对,提高四足机器狗的稳定性和安全性。

ANYmal用了哪些软件?

官方列出了一部分,还提供了地址,量子位搬运如下:

Elevation Mapping

用于粗糙地形导航的高度图测绘ROS包,为机器狗提供高程图,以便控制姿态。地址:

ethz-asl/elevation_mapping

Grid Map

这是一个配备ROS接口的C++库,用于管理具有多个数据层的网格地图,可以存储高程、方差、颜色、摩擦系数、立足点质量、表面法线、可穿越性等数据。地址:

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LSE库

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Kindr

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Kindr ROS

ROS包装成Kindr。地址:

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Traversability Estimation

可穿越性估计,为可穿越的地形提供可遍历的映射。地址:

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所以,当它飞一般的从高处冲下来之后,结局是这样的……

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不断有机器人以各种姿势摔倒在地,之后被人扶起。不断有机器人被"吊起"再次推向起点,有些机器人需要让主人帮它"穿鞋"……

不过,从视频中看来,这些机器人有一点要比瑞士的轮滑狗厉害:在滑动过程中,它们能够转弯,避开路上的障碍,不用停下来"原地踏步"。

比赛规则

这场比赛由韩国国家商贸部和机器人产业发展研究所联合举办。比赛中,8个参赛机器人需要绕开障碍物,到达终点。

比赛规则相当复杂——

  • 参赛者必须是"人形"机器人,并且至少包含15个机械自由度。
  • 不欢迎"侏儒"机器人参赛。如果测量机器人从脚底到肩膀的距离还没到50厘米,不好意思,还是让它回家先长长个吧。
  • 机器人需要使用滑雪杖和滑雪板,并且姿势一定要标准。当机器人的肘部弯曲站立时,雪杖必须接触地面。
  • 赛场滑雪坡道长80米、宽20米,每支竞赛团队有3分钟的时间避开红色和蓝色的障碍物完成比赛。
  • 机器人每绕过一个障碍物,就得到一分。比分相同时用时最短的机器人获胜,如果时间也相同,那么……身材更高挑的机器人获胜!

值得注意的是,所有机器人都是全自动的。此外,还有一个专门的遥控比赛可选,但研究人员好像对那个并不感兴趣。

冠军Taekwon V

经过一系列跌跌撞撞的角逐,最终,参赛宣言为"个子小但强壮"的Taekwon V赢得了比赛。

这个小个子Taekwon何许人也?我们调出这位参赛队员的资料看看。

小型机器人:Taekwon V身高:75厘米体重:12kg特征&技能:- 是一个刚性机器人- 身体构成复杂,具有21个关节- 对人体协调运动有独到的见解- 能够像人一样走路- 造价低为你省钱

Taekwon V来自仁川的机器人制造商Minirobot,在18秒内越过5扇障碍门,以4秒明显优势领先于来自韩国机器人与融合研究所(KIRO)的机器人SKIRO。

无视频无真相,请欣赏Taekwon V的英姿。

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从起点出发后,Taekwon V被障碍物绊倒了几次,但……即使被绊倒姿势也依然帅气。之后,Taekwon V仿佛开了挂,正滑、转向、倒滑,然后稳稳停在终点。

技术支持

这些穿着人类滑雪服的人形机器人,究竟是怎么滑雪的?

这场比赛中的大部分机器人,都离不开视觉感知和运动动作控制技术的结合。

上面的动图展示了本次自动滑雪比赛冠军Taekwon V的视角,从中能看出这款机器人具备的视觉能力。它可以比较顺利地认出赛场上设置的障碍物。

对于赛场上穿行的人类,它偶尔能够检测出来,大多数时候都视而不见。

据《韩国先驱报》介绍,这些机器人上装备了雷达和视觉传感器,用来确定它们自己的位置,识别周围那些红色蓝色旗杆的位置。

量子位在Taekwon V所属公司MiniRobot官网的各种产品中,没能找到这位身高75厘米体重12公斤的选手,似乎暂时无法对它的智力水平做更详细的介绍。

不过,我们可以看看这家公司的一款小型人工智能机器人

这款小机器人没有雷达,但是配置了用于图像处理用的摄像头。官方介绍中说,它可以认出10种颜色,包括色块的面积和中心坐标。

从滑雪选手Taekwon V的表现来看,它很可能也是靠颜色来识别障碍物的。这种方法可以说简单易行,但对于临时出现在场上的人类等障碍物,就不太容易认出来了。

另外,Minirobot公司的Sam Kim对《韩国先驱报》透露,外部环境的微小变化都会对机器人的表现有影响。"它们不是人类,红色的深浅有变化,机器人有时就会认不出来。所以在比赛中,阳光的变化就可能导致它们找不到旗杆认不清路。"

认出障碍物之后,下一步任务就是避开它们。

运用这些传感器获取的信息,机器人内置的程序会指导它们做出正确的运动动作,比如说通过操纵腿部的动作左右转弯,躲过那些障碍物。

在顺坡向下滑的过程中,这些机器人面临的最大挑战是反应速度要快。它们需要快速处理接收到的视觉数据,并足够快速地调整自身动作,才能及时转弯。毕竟不是平地,滑着滑着像轮滑狗那样停下来原地踏步显然不太现实。

当然,减速还是可以的。腿部的动作还能帮这些机器人实现另一项轮滑狗缺失的技能:减速。

赛场"八公子"

其实,其他七名参赛其实也挺帅的,满满都是荷尔蒙科技感的味道。

好像每个机器人都必须得穿一件小外套,这让滑雪场面看起来异常可爱。现在它们只需要一些润滑油恢复下身体又能活蹦乱跳了。

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