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GO2 代理播放空气
※上面的参数可能在不同的场景和配置中有所不同，请遵守实际情况。如果产品外观有任何变化，请参考实际产品。[1]表中的最大扭矩是指最大关节电动机的最大扭矩； 12个关节电动机的实际最大扭矩变化。[2]语音函数包括offl语音交互，命令，对讲和音乐播放。[3]有关更多信息，请阅读二级开发手册。
通过在狗机器人中实施面部识别来自主监视突破
摘要 - 随着当今世界安全的重要性继续升级，技术在增强中的作用已经大大发展。从个人监控的固定安全摄像机的成立开始，进步就朝着自主威胁识别系统和移动机器人的部署迈向主动的安全措施。尽管有这些技术进步，但对安全机器人的自主机器人的探索相对较少。这项研究采用了一种新颖的方法，通过重新利用商业GO2 EDU狗机器人的安全目的，为其装备了热摄像头和定制软件，以在不同的照明条件下进行健壮的面部检测，旨在实现更安全，更可靠的面部识别。此外，通过使用SLAM配备了2D Rplidar和Depth Camera的Turtlebot进行实验，研究了映射和导航能力，为GO2机器人的自主操作奠定了基础。在加强安全措施的背景下，这些增强功能的结果已显示出有望。本文以讨论潜在的未来增强功能的讨论，为更复杂和自主的安全机器人铺平了道路。
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ai-nevigation开发环境
我们介绍导航开发环境2，这是一种基于上游学习导航研究的低成本模型全堆栈导航系统。系统有两个部分：1）用于几何导航的板载轻量级软件堆栈，包括SLAM，遍历性分析和长马路径计划。2）基于Unity的可自定义仿真环境，具有与现实世界平台相同的传感器和运动模型，照片真实的渲染和自动数据注释。我们的导航算法仅依赖于单个低成本LIDAR-IMU模块和板载计算机。这可以在流行平台上部署，而没有额外的费用或外部校准工作，例如Unitree GO2。在实验中，我们显示了其本地化，避免碰撞和计划在各种环境中的规划。我们还显示了系统在自定义环境中的微调3D对象检测和语言导航中的用法。指南和教程是为系统在流行平台上的设置提供的，并与上游模块集成。