機器人開發(fā)平臺一定要簡單易學才能吸引更多的使用者，社區(qū)優(yōu)勢將是機器人開發(fā)平臺的競爭力。現(xiàn)在比較多人看好近年來斯坦福大學開發(fā)的 ROS系統(tǒng)，由于它擁有開源性和社區(qū)性的特點，被人們認為是未來機器人開發(fā)平臺的 Windows ，日后機器人將在這個統(tǒng)一標準環(huán)境中進行應用開發(fā)。
Deep learning 的確是近幾年大數(shù)據(jù)時代下人工智能發(fā)展的一個標志，目前比如 Google 、 Facebook 、百度等 IT 公司都用 Deep Learning 算法結(jié)合自身數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢來進行圖片識別、語音識別等應用開發(fā)，其中包括著名的 Google Brain 在 Youtube 視頻中學習識別貓臉。試想一下，未來人們在路上只要用手機對著街道拍一張照并上傳到網(wǎng)站，網(wǎng)站就會提供該街道的地點、歷史信息、餐飲服務等內(nèi)容，豈不是很方便？另外，以后面對不懂的物體，人們只要拍下照就能得知該物體的名稱等信息，那是相當爽的事情。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
回復 @Eric
人工智能這些年最大的進展是大數(shù)據(jù)和圍棋，大數(shù)據(jù)有望使計算機通過圖靈測試。圍棋已經(jīng)有戰(zhàn)勝高段職業(yè)棋手的記錄，背后是蒙特卡羅算法。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
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Baxter 的定位主要是和人的協(xié)同工作，定價也低。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
回復 @Eric
機器人開發(fā)平臺一定要簡單易學才能吸引更多的使用者，社區(qū)優(yōu)勢將是機器人開發(fā)平臺的競爭力。現(xiàn)在比較多人看好近年來斯坦福大學開發(fā)的 ROS系統(tǒng)，由于它擁有開源性和社區(qū)性的特點，被人們認為是未來機器人開發(fā)平臺的 Windows ，日后機器人將在這個統(tǒng)一標準環(huán)境中進行應用開發(fā)。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
回復 @Eric
Baxter 機器人我們實驗室就有一個，看是它的控制精度不高，容易發(fā)÷生抖動，不如 KUKA 。不過它設計得很有意思，一般人都能對它進行簡單的應用開發(fā)。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
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我所了解的中小學機器人教育，多是巡線小車，調(diào)光燈之類的電子制作，這些用的大多是 Arduino 系統(tǒng)或者樹莓派系統(tǒng)，重點是它們都有社區(qū)資源來降低開發(fā)者的開發(fā)難度。未來的開發(fā)系統(tǒng)一定要簡單易懂，使更多人來參與社區(qū)建設，具有社區(qū)優(yōu)勢的開發(fā)平臺就具有競爭力。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
回復 @Eric
Deep learning 的確是近幾年大數(shù)據(jù)時代下人工智能發(fā)展的一個標志，目前比如 Google 、 Facebook 、百度等 IT 公司都用 Deep Learning 算法結(jié)合自身數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢來進行圖片識別、語音識別等應用開發(fā)，其中包括著名的 Google Brain 在 Youtube 視頻中學習識別貓臉。試想一下，未來人們在路上只要用手機對著街道拍一張照并上傳到網(wǎng)站，網(wǎng)站就會提供該街道的地點、歷史信息、餐飲服務等內(nèi)容，豈不是很方便？另外，以后面對不懂的物體，人們只要拍下照就能得知該物體的名稱等信息，那是相當爽的事情。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
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Baxter 機器人的設計理念的確很新穎，只需要通過特定的指令移動它的手臂就可以訓練它完成相關(guān)的任務，不再使用一系列復雜的軟件來進行開發(fā)。當然，這樣的結(jié)果可能造成它在完成某些精確的工作上會有些不足，期待 Rethink 公司以后會進行改進。看完大家的討論，曾經(jīng)遙不可及的機器人也許不久便會隨處可見。操作簡單、功能各異的機器人也將為我們的生活帶來另一種全新體驗。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
現(xiàn)在我們實驗室用的機器人是基于 ROS 系統(tǒng)的，這個開發(fā)平臺已經(jīng)包含很多有用的開發(fā)包，并且支持 OpenCV ，這樣能降低開發(fā)者的開發(fā)難度和提高機器人的應用水平。未來的機器人要支持 ROS 系統(tǒng)才能具備競爭力。
回復 @Eric
Deep Learning 是近年來機器學習研究中的一個新的方法，用在圖片識別上使識別率大大提高。目前我們實驗室拿 Caffe 工具箱來做機器學習和擬合，做了表情識別和場景識別等試驗，識別率百分之九十以上。