碰撞检测 | 图解视线生成Bresenham算法(附ROS C++/Python/Matlab实现) 碰撞检测与Bresenham算法概述在计算机图形学和游戏开发中,碰撞检测是一个重要的技术,它用于判断两个物体是否相交或接触,通常用于处理物体的运动、交互和物理响应。视线生成(也称为直线绘制)是碰撞检测中的一个基础需求,帮助我们判断两个点之间的路径。Bresenham算法是经典的直线生成算法之一,它 后端 2024年10月09日 0 点赞 0 评论 27 浏览
阿里最强开源大模型本地部署、API调用和WebUI对话机器人 阿里巴巴在开源大模型领域的探索不断深化,推出的强大开源大模型不仅在自然语言处理、图像识别等多个领域展现出了卓越的能力,还很方便地支持本地部署、API调用和WebUI对话机器人等功能。本文将为大家介绍如何使用阿里最强的开源大模型进行本地部署以及通过API进行调用的基本步骤,并展示如何构建一个简单的We 前端 2024年09月22日 0 点赞 0 评论 31 浏览
曲线生成 | 图解贝塞尔曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真) 贝塞尔曲线是一种广泛应用于计算机图形学、动画、CAD等领域的参数化曲线。它由法国工程师皮埃尔·贝塞尔所提出,能够通过控制点来生成平滑的曲线。贝塞尔曲线具有良好的性质,如可控性和简单性,使其成为设计和计算中的重要工具。贝塞尔曲线的基本原理贝塞尔曲线的生成通常依赖于控制点,最常见的是二次和三次贝塞尔 后端 2024年10月11日 0 点赞 0 评论 35 浏览
曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真) 曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理在机器人路径规划和移动机器人建模中,生成平滑的路径是一个重要的研究课题。Reeds-Shepp曲线是其中一种重要的路径生成方法,广泛应用于移动机器人、自动驾驶等领域。该方法的特别之处在于,它能够在考虑到机器人方向约束的同时,生成最优路径。Ree 后端 2024年09月26日 0 点赞 0 评论 35 浏览
路径规划 | 图解A*、Dijkstra、GBFS算法的异同(附C++/Python/Matlab仿真) 路径规划是人工智能领域的一个重要问题,尤其在机器人导航、游戏开发和网络路由等应用场景中,寻找最优路径具有极大的意义。在众多路径规划算法中,A*、Dijkstra和贪婪最佳优先搜索(GBFS)是最经典的三种算法。下面将对它们的原理、优缺点以及代码示例进行详细的分析。1. Dijkstra算法原理: 后端 2024年10月14日 0 点赞 0 评论 38 浏览
一文彻底整明白,基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南 基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南随着人工智能技术的迅速发展,基于大语言模型(LLM)的对话机器人在各个领域的应用越来越广泛。Ollama是一个强大的框架,可用于快速构建和部署大语言模型。本文将详细介绍如何使用Ollama工具部署一个Web可视化对话机器人,并提供 前端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 45 浏览
飞书开发学习笔记(七)-添加机器人及发送webhook消息 在飞书的开发过程中,添加机器人并通过 Webhook 发送消息是一个非常实用的功能。这可以帮助我们实现自动化的消息通知,提升工作效率。在本篇笔记中,我们将探讨如何创建一个机器人,并使用 Webhook 发送消息。一、创建飞书机器人首先,你需要在飞书中创建一个机器人。这可以通过以下步骤完成:登 前端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 46 浏览
轨迹优化 | 基于ESDF的共轭梯度优化算法(附ROS C++/Python仿真) 轨迹优化:基于ESDF的共轭梯度优化算法轨迹优化在机器人导航、自动驾驶以及移动机器人等领域具有重要意义。为了规划机器人的路径,我们通常需要考虑障碍物、环境特征以及机器人的运动能力等多个因素。基于扩展有向距离场(Extended Signed Distance Field, ESDF)的共轭梯度优化 后端 2024年10月06日 0 点赞 0 评论 48 浏览
【AI大模型】:结合wxauto实现智能微信聊天机器人 在当今的数字时代,人工智能技术正在迅速发展,特别是聊天机器人在各个领域的应用越来越广泛。通过结合AI大模型和微信自动化工具wxauto,我们可以轻松创建一个智能的微信聊天机器人,实现自动回复、客户服务等功能。本文将介绍如何将这两者结合起来,创建一个简单的微信聊天机器人。一、环境准备首先,我们需要 后端 2024年10月01日 0 点赞 0 评论 51 浏览
【2024电赛E题】机械臂+cv2视觉方案 在现代工业与机器人技术的快速发展背景下,机械臂与计算机视觉(CV)技术的结合愈发显得重要。通过将这两者集成,我们能够实现更加灵活、高效的自动化生产线和智能化物体识别、抓取任务。本文将探讨基于机械臂和OpenCV视觉方案的实现,通过实际的Python代码示例来展示这一过程。一、机械臂与计算机视觉概述 后端 2024年10月15日 0 点赞 0 评论 53 浏览