同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性

延安大学：《智能机器人》课程教学资源（PPT课件讲稿）机器人基础知识（信息技术与机器人教学）

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

人类创造机器人的初衷乃是渴望一个更好的自我，希望它能拯救人类；同时人对这个机器人又心怀恐惧，担心被它所取代。由此带来一个崭新的伦理困境：如何在人机共存的新时代构建出和谐共存的人机共同体

立契约人 （以下简称甲方） （以下简称乙 方）兹就机器买卖事宜，甲方卖出、乙方买进。 第一条 甲乙双方约定有关后记机器的买卖事宜甲方卖出，乙方买进。 第二条 买卖总金额为x x元整。乙方依照下列方式支付款项予甲方

6.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史 6.2 机器学习的主要策略与基本结构 6.3 –6.7 几种常用的学习方法 6.8 知识发现

在机器的设计和制造中,为了减少制造、安装、维修和运输费用,以及尽可能减轻机器重量、 节约贵重金属、降低生产成本和提高劳动生产率,在一部机器中我们经常可以看到使用了不同的 机械动联接 铆接、焊接、胶接等

1.设某厂一台机器生产钮扣,为检验这台机器生产是否正常,抽取容量n=100的样本, 并由此算得样本的平均直径x=26.56。假设=52,问该机器生产的钮扣的平均直径 是否为μ=26?(取显著性水平a=0.1)

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