SwitchBot S10 Review: “This Is the Future of Home Robots”
我评测机器人吸尘器已有十多年，评测机器人拖把也有同样长的时间。技术的发展令人惊叹，从最初的 iRobot Roomba 可以扫过墙壁和家具，到现在使用激光雷达和视觉来绘制整个房屋地图并智能地保持清洁的机器人。作为这一发展的一部分，清洁机器人变得越来越无人值守，现在大多数清洁机器人都可以将自己清空到有时巨大的底座中，底座上集成了吸尘器和杂物袋。这意味着您的机器人可以吸尘、清空、充电，并重复此过程，直到底座的杂物袋装满为止。但是，当涉及到既吸尘又拖地的机器人时，这一切都会失效。拖地是硬地板机器人必不可少的功能，它需要大量清水，并且会产生同样大量的脏水。一种方法是建造更大的码头——大到足以容纳干净和
Snow Surface Roughness across Spatio-Temporal Scales
摘要：雪面位于大气与地球的交界处。积雪表面的变化是由于它与降水、风、湿度、短波和长波辐射、底层地形特征和土地覆盖的相互作用。这些联系创造了一个动态的雪面，影响了积雪的能量和质量平衡、吹雪潜力和其他积雪过程。尽管如此，雪面通常被认为是许多地球系统模型中的一个恒定参数。美国国家航空航天局 (NASA) 于 2002 年和 2003 年在科罗拉多州北部收集的冷陆过程实验 (CLPX) 数据被用于研究雪面粗糙度的空间和时间变化。本研究中使用的随机粗糙度 (RR) 和分形维数 (D) 指标具有很好的相关性。然而，粗糙度在各个尺度上并不相关，这里是从毫米分辨率的雪粗糙度板和米分辨率的机载激光雷达计算出来的
China claims breakthroughs in autonomous vehicles
如果中国公司成功巩固其在自动驾驶汽车和激光雷达市场的主导地位，其安全影响将是深远的。
摘要：本报告总结了在阿拉斯加州韦恩赖特堡垃圾填埋场附近（一个不连续的永久冻土区）进行的现场调查。这项工作的目的是描述研究区域的永久冻土范围和地下水流，并将新收集的地下特征与历史数据集进行比较。这项工作的主要任务包括激光雷达和遥感分析、地球物理调查、示踪染料研究、污染物趋势分析和土壤温度传感器的安装。调查结果包括河道和流域边界的变化，以及垃圾填埋场东部和东北部的海拔下降（0.2 米至 1 米）。通过霜冻探测器测量，我们发现 2021 年的永久冻土深度比 2010 年深 1.5 米，而深度差异范围为 20% 至 350% 以上。此外，我们从地球物理数据集中检测到横向永久冻土范围的减少。通过染料研究
摘要：建立了一个经过校准的密西西比河上游（从伊利诺伊州底比斯到密苏里州伯兹角）的水动力和泥沙输送模型，以研究由于 Len Small 堤坝溃坝而导致的河道和狗牙岛半岛 (DIP) 的水力学和泥沙输送。为该河段开发了一个水动力模型，并根据 2011 年、2015-2016 年和 2017 年洪水的阶段和溃坝流出流量数据进行了校准。水动力模型用于研究溃坝流出流量和 DIP 上的剪切应力分布。研究了土壤和地质图，以确定 DIP 上的土壤参数和土壤形成的长期稳定性。密西西比河上游沉积物输送模型建立在流体动力学模型和土壤测绘工作的基础上。沉积物输送模型根据 2015 年和 2017 年的洪水事件进行了校
Serve Robotics expanded delivery service in Los Angeles
自主送货机器人公司 Serve Robotics 已将其送货业务扩展到韩国城，这是一项长期计划的一部分，旨在扩大其在洛杉矶和美国各地的地理覆盖范围。此外，为扩大其车队规模以备未来扩张，Serve 宣布扩大其激光雷达供应协议，[…]
How ghost cities in the Amazon are rewriting the story of civilisation
包括激光雷达在内的遥感技术揭示了亚马逊曾是数百万人的家园。他们生活的新图景挑战了人类文化进化的观念
AI Is Gathering a Growing Amount of Training Data Inside Virtual Worlds
对于任何生活在自动驾驶汽车运行的城市的人来说，他们似乎都需要大量的练习。机器人出租车每年在公共道路上行驶数百万英里，努力从传感器（包括摄像头、雷达和激光雷达）收集数据，以训练操作它们的神经网络。近年来，由于引人注目的 […]
人工智能在环境、保护和地理空间应用中的应用人工智能 (AI) 为关键的环境挑战提供了有希望的解决方案，包括气候变化建模、能源效率提高、景观侵蚀预测、入侵物种管理和濒危物种保护。在此背景下，计算机视觉技术，尤其是卷积神经网络 (CNN)，发挥着关键作用。这些深度学习模型使我们能够从地理空间数据、卫星图像和环境传感器网络中提取有意义的信息。地理空间数据通常与计算机视觉相结合，为明智的决策提供见解。本次特别会议旨在吸引涉及人工智能与环境问题交叉领域的论文。感兴趣的主题包括但不限于：气候变化及其影响的建模方法气候变化影响的预测模型分析卫星图像、激光雷达数据和其他遥感源栖息地建模和生态位分析。人工智能驱
T-MINI PRO, More Than Just Eye For Robot Vacuum Cleaner
本文简要介绍了 YDLIDAR T-mini pro 激光雷达的最新 TOF 激光雷达传感器，包括参数、应用和测试视频。
Skyline Robotics привлекла $6,5 млн
Skyline Robotics 推出了一种使用 Osmo 窗户清洁机器人清洁摩天大楼外墙的创新方法。新解决方案结合使用激光雷达传感器和机器视觉来定位窗户。然后，他使用工业闭环机械臂清洁窗户表面。
Snow-Covered Obstacles’ Effect on Vehicle Mobility
摘要：复杂环境中的机动性项目使用无人机系统 (UAS) 来识别障碍物并在前方作战地点提供路径规划。无人机配备了摄影测量和激光雷达等遥感设备来识别障碍物。路径规划算法结合了检测到的障碍物，然后确定最快和最安全的车辆路线。未来的算法应该结合车辆的特性，因为每种类型的车辆在给定的障碍物上都会有不同的表现，从而产生独特的最佳路径。这项研究探讨了积雪覆盖的障碍物对动态车辆响应的影响。车辆测试使用仪表化的 HMMWV（高机动性多用途轮式车辆）在有或没有积雪的障碍物上行驶。测试表明，与 14.5 厘米积雪相关的法向力变化减少了 45%，身体加速度减少了 43%。为了预测车身加速度和法向力响应，我们开发了两种
Rover Robotics ROS2 Update + Simulation Support
我们很自豪地宣布推出更新的 ROS2 软件包和新的、可靠的安装脚本，这是一项关键升级，将改变您使用机器人的方式。此新更新使为每个机器人安装 ROS2 和我们的 Rover Robotics 驱动程序比以往任何时候都更轻松、更可靠！此外，通过此新更新，我们为所有机器人整合了通用机器人描述格式 (URDF) 支持。这意味着您现在可以使用易于理解的基于文本的描述格式无缝定义和自定义您的机器人。URDF 支持使您比以往更轻松地在虚拟世界中可视化、操作和控制您的机器人模型。我们还为每个机器人设置了 Gazebo 模拟。这为您提供了一个安全可靠的虚拟环境，可在部署前测试和调整您的机器人。通过这些模拟，您可
Rover Robotics + Carbon Origins: Delivering the Latest in Last Mile Delivery
Rover Robotics 很高兴与 Carbon Origins 合作推出我们的最新成果——最后一英里食品配送的终极解决方案。通过结合 Carbon Origins 的 VR 远程操作软件，我们正在创建一种创新的、包罗万象的配送有效载荷，它将彻底改变食品配送行业。配送有效载荷将与任何 Rover Robotics 机器人兼容，但专为 Rover MĪTI 型号设计。这款产品配备了多个深度摄像头、激光雷达、悬崖传感器、GPS 和一块长效电池，旨在为有效载荷和机器人供电，为任何希望快速无缝地启动配送业务同时控制成本的人提供无与伦比的便利和效率。我们的团队于 2022 年底开始致力于开发这种改变
ERDC's Advancements in Robotics Pathfinding and Navigation
在 Rover Robotics，我们始终关注机器人行业的最新发展，尤其喜欢听取使用我们机器人的人的意见。今天，我们想展示一些来自美国陆军工程研究与发展中心 (ERDC) 的有趣报告，介绍他们在推进机器人测绘、寻路和导航方面的工作。ERDC 拥有一些世界领先的工程和科学研究人员，我们很高兴能贡献我们的机器人来支持他们的研究工作。 Rover Pro 已在其地理空间研究实验室中用作多操作无线测距和低功率激光雷达地下结构开发或 MOWLES 机器人，帮助学生和研究人员从人类难以或危险导航的地下结构中获取真实数据！查看 ERDC 的这些最新报告，了解更多关于他们如何解决一些最棘手的问题，包括 3D
6 月 4 日 17:30 将举办一场公开在线研讨会，主题为“利用人工智能方法利用激光雷达检测物体”。无人驾驶车辆 StarLine 的开发商、圣彼得堡 NPO StarLine 公司将进行演示。
#97 – Sertac Karaman: Robots That Fly and Robots That Drive
Sertac Karaman 是麻省理工学院的教授，自动驾驶汽车公司 Optimus Ride 的联合创始人，也是世界上最顶尖的机器人专家之一，他的研究领域包括驾驶机器人和飞行机器人。通过注册以下赞助商来支持此播客：– Cash App - 使用代码“LexPodcast”并下载：– Cash App（App Store）：https://apple.co/2sPrUHe– Cash App（Google Play）：https://bit.ly/2MlvP5w 剧集链接：Sertac 的网站：http://sertac.scripts.mit.edu/web/Sertac 的 Twitter
沃尔沃汽车与 Luminar 合作制定了技术解决方案的新标准。下一代沃尔沃汽车将采用先进的激光雷达技术。此次合作标志着沃尔沃首次在高速公路上使用完全无人驾驶技术，也将为未来的安全发展铺平道路。
