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人工智能与机器人研究开源技术栈

openthings
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发布于 2015/12/20 12:59
字数 1056
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        [原创文章、动态更新,欢迎链接分享、请勿转载误人,By OpenThings]

        [实践攻略参见:打造一个创客专用的UbuntuKylin版本-UMaker]

        构建一个完整的机器人,涉及到机械设计、模型仿真、虚拟现实、电子平台、操作系统、计算视觉、应用软件、控制软件等很多种技术,除了机械部件的质量、设计好,电子和操作系统实时性高之外,传感系统、计算视觉、控制软件的智能化程度更是理论和算法的制高点。这里收集的研究项目,是热度较高和相对成熟的,基本上可以涵盖这些领域,而且因为开源,让所有人都有机会参与,一窥机器人技术的奥秘。

1、三维打印

可以进行数字化模型设计,并通过3D打印机快速输出原型,进行验证和测试。

1.1 三维快速建模软件-OpenSCAD,简单、灵活,可输出STL。

编译版本下载: http://www.openscad.org ,源码:https://github.com/openscad/

1.2 三维精细建模软件-OpenBlender,高级渲染和模拟动画,3D打印。

编译版本下载:http://www.blender.org  ,源码下载编译见站内说明。

1.3 三维模型切片和打印机驱动-Cura,由Ultimaker开发,大名鼎鼎。

编译版本下载:http://www.ultimaker.com/   源码 https://github.com/Ultimaker/Cura 

2、虚拟现实

虚拟现实软件主要提供显示、仿真、控制等操作。除了OpenGL三维图形绘制语言、OpenCL并行计算语言之外,其它的如Mesa/Ogre/OSG(Open Scene Graph)等开源三维引擎,还有NVidia和AMD提供的三维驱动和控制软件(部分已开源),以及立体显示、增强现实和Oculus头盔\Hololens增强现实眼镜等等软硬件一体化设备。

2.1 Oculus

2.2 Hololens

3、三维重建

3.1 OpenNI

3.2 Kinnect

3.3 点云处理

http://www.pclcn.org/

点云PCS,http://pointclouds.org/

Apple

4、计算视觉

4.1 OpenCV

4.2 OpenSLAM

SLAM,http://www.openslam.org/

4.3 GMapping

4.4 RoboMap

5、电子平台

Linaro

96Board

6、机器人平台

ROS


7、机器学习平台

Spark

TensorFlow


8、其它资料

参考文献

8.1. http://www-personal.acfr.usyd.edu.au/nebot/victoria_park.htm 经典数据库

8.2. http://babel.isa.uma.es/mrpt/index.php/Main_Page 2008年开始陆续出现了一些好文章.

8.3. http://cres.usc.edu/radishrepository/view-all.php 包含了大量的用于验证SLAM算法的数据.

8.4. http://robots.stanford.edu/papers.html  Standford 研究团队

8.5. 研究SLAM网站和有用站点-sourcecode+测试数据


几个牛人

1. Tim Beily 及所在的 悉尼大学一些研究者。

2.Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss; Wolfram Burgard; (GridMapping 算法及概率机器人一书作者)

3. M. Montemerlo; Dirk Haehnel; Sebastian Thrun;  (FastSLAM创始者,理论水平和实际应用能力非常强)。参加过DARPA的智能车挑战赛,取得最好成绩。

4. Austin Eliazar; Ronald Parr; (DP-SLAM创始者,从文章到数据,程序都公开的牛人)。

5. 以 Jose Neira和Jose luis Blanco为代表的一批西班牙学者。

6。 Andrew Davison 视觉SLAM 领域的权威。另外现在的利用飞机采集数据,研究SLAM是目前的一个热点。最近几年,理论上的突破已经很有限。大量研究者开始转向视觉SLAM。代表人物牛津大学的Andrew Davison (http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/)。

7. http://www.isa.uma.es/C13/jlblanco/default.aspx    西班牙的博士生.编程能力极强. 另外Jose Neira带领的团队也比较猛。

8. http://cml.mit.edu/~jleonard/  麻省理工的一个团队,参加了DARPA的智能车挑战赛。目前主要从事水下SLAM的研究。


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