舵機是步態(tài)服務機器人的核心零部件和成本構成，是包含電機、傳感器、控制器、減速器等單元的機電一體化元器件。舵機可以驅
動和控制服務機器人的關節(jié)運動，關節(jié)越多，所需舵機數(shù)量越多，對舵機力矩的要求也越G。
由于在此L域起步較晚,市場目前仍然有一大部分市場份額被外資品牌占據(jù),其中的減速器、電機等零件國外已基本形成 壟斷局面。但隨著機器人行業(yè)的迅速發(fā)展，越來越多機器人企業(yè)也開始重視舵機的自主研發(fā)。技術在發(fā)展過程中實現(xiàn)不斷突破,同 時國產品牌相較外資品牌具備明顯的價格優(yōu)勢和渠道下沉優(yōu)勢,有望未來實現(xiàn)國產替代。例如優(yōu)必選公司開發(fā)的舵機，自主改進算 法，其價格僅為國外同等參數(shù)產品的三分之一。
摘自：《2020服務機器人產業(yè)發(fā)展研究報告》
基于激 光雷達的SLAM（激光SLAM）和基于視覺的SLAM（V-SLAM）。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應用廣泛，未來多傳感器融合的SLAM 技術將逐漸成為技術趨勢，取長補短，更好地實現(xiàn)定位導航。
SLAM階段：解決從原始傳感器數(shù)據(jù)開始，構建某種基礎地圖的過程,標注階段：在SLAM結果基礎上進行人為標注，實現(xiàn)更精細的交通規(guī)則控制
圖像檢索是計算機視覺中基礎的應用，可分為文字搜圖和以圖搜圖。借助于卷積神經網絡CNN強大的建模能力，圖像檢索的精度越發(fā)提高
數(shù)據(jù)所有權方面，1原始數(shù)據(jù)屬于個人，2企業(yè)享有衍生數(shù)據(jù)所有權，3政府享有政府數(shù)據(jù)的歸屬權
腦科學的發(fā)展將推動人工智能科學從感知人工智能到認知人工智能的跨越
機械手面臨的難點在于如何在柔性物體上施加可控的擠壓力，以及在非穩(wěn)定狀況下確保精確、穩(wěn)健的抓握與柔性指端操控
DFN模型綜合使用了用戶的隱式正反饋（點擊行為）、隱式負反饋（曝光但未點擊的行為）以及顯式負反饋（點擊不感興趣按鈕行為）等信息
軟體機械手充分利用和發(fā)揮各種柔性材料的柔順性，及其非線性、粘彈性和遲滯特性等在軟體手運動和控制中潛在的“機械智能”作用，降低控制的復雜度，實現(xiàn)高靈活性、強適應性和良好交互性，在醫(yī)療康復領域有重要應用價值
智能客服系統(tǒng)中人機結合的服務形式，從五個維度總結和介紹情感分析技術在智能客服系統(tǒng)中的應用場景，包括情感分析算法模型的原理及實際落地使用方式和效果分析
AI人工智能技術需要構建強有力的IT基礎設施,人工智能的工作主要由采集、準備、訓練和推理四部分組成，每個部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù)，工作負載也不盡相同，將給存儲設備帶來較大的挑戰(zhàn)。
基于梯度反向傳播的脈沖神經網絡（SNN）訓練方法逐漸興起。在這種訓練方法下，SNN能夠在保留神經元內部動力學的同時獲得較好的性能
Cartographer跨平臺和傳感器配置,MC2SLAM實時激光里程計系統(tǒng),LeGO-LOAM種輕量級和地面優(yōu)化的激光雷達里程計和建圖方法,SUMA++開源的基于語義信息的激光雷達SLAM系統(tǒng)
