計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）和自然語(yǔ)言處理（NLP）早先是兩個(gè)較為d立的研究L域。CV 重點(diǎn)關(guān)注如何用計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)完成識(shí)別、跟蹤、測(cè)量等任務(wù)，對(duì)圖像進(jìn)行處理；NLP 則研究計(jì)算機(jī)如何處理、運(yùn)用自然語(yǔ)言，包括語(yǔ)言生成、問(wèn)答、對(duì)話等任務(wù)。近年來(lái)，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于 CV 和 NLP L域，取得了目前先進(jìn)的效果。
近年來(lái)，研究者們?cè)噲D將動(dòng)作控制也引入到「視覺(jué)-語(yǔ)言」任務(wù)的框架中。吳琦將此類(lèi)任務(wù)命名為 V3A（Vision, Ask, Answer, Act），在給定視覺(jué)輸入后，我們希望機(jī)器能夠提出問(wèn)題、回答問(wèn)題、并通過(guò)和人以及機(jī)器之間的語(yǔ)言交流執(zhí)行某些動(dòng)作。
例如，「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺(jué)問(wèn)題生成、根據(jù)問(wèn)題生成查詢(xún)、圖像描述等；「Vision+Answer」的任務(wù)包含視覺(jué)問(wèn)答、視覺(jué)對(duì)話等；「Vision+Act」的任務(wù)包含指稱(chēng)表達(dá)、視覺(jué)對(duì)齊（visual grounding）、語(yǔ)言引導(dǎo)的視覺(jué)導(dǎo)航、具身視覺(jué)問(wèn)答、具身指稱(chēng)表達(dá)等。
基于康復(fù)機(jī)器人內(nèi)部傳感器識(shí)別記錄訓(xùn)練過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù),能夠?qū)崟r(shí)定量評(píng)估不同的運(yùn)動(dòng)模式,還能夠掌握患者是否主動(dòng)參與訓(xùn)練等情況
智能機(jī)器人視覺(jué)方面的工作，主要體現(xiàn)在感知、理解、學(xué)習(xí)及推理4個(gè)方面，涉及到目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)追蹤、人體姿態(tài)估計(jì)、人臉識(shí)別、行為識(shí)別、推理等技術(shù)
從大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀入手，圍繞機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型、關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)、伺服驅(qū)動(dòng)器、減速器、仿真平臺(tái)等方面進(jìn)行深度講解，最后就大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)給出自己的見(jiàn)解
HRI的MTL可以使機(jī)器人更輕松，更智能地與新用戶進(jìn)行交互，即使使用諸如RL這樣的數(shù)據(jù)密集型方法，也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態(tài)ML已用于自動(dòng)識(shí)別自閉癥譜系障礙（ASD）兒童
服務(wù)機(jī)器人潛在危險(xiǎn)有：電擊、與能量有關(guān)的危險(xiǎn)、著火、與熱有關(guān)的危險(xiǎn)、機(jī)械危險(xiǎn)、輻射、化學(xué)危險(xiǎn)等
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）等多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用場(chǎng)景
驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由4個(gè)200W無(wú)刷直流電機(jī)構(gòu)成，通過(guò)50:1的空心軸減速機(jī)可以最高達(dá)2m/s的速度在玉米、高粱等農(nóng)作物的地里前進(jìn)
通過(guò)2D激光雷達(dá)信息采用Hector SLAM實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)地圖的感知和自主導(dǎo)航規(guī)劃，通過(guò)頂部的RGB-D相機(jī)采集目標(biāo)物體深度和RGB圖像信息
機(jī)器人的學(xué)習(xí)分為三個(gè)部分的軌跡預(yù)測(cè)包括示教者的手部運(yùn)動(dòng)軌跡、示教者的身體移動(dòng)軌跡以及被操作物體的運(yùn)動(dòng)軌跡
Cosero是德國(guó)波恩大學(xué)的Sven Behnke團(tuán)隊(duì)根據(jù)家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機(jī)器人基于深度學(xué)習(xí)方法的目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)和RGB-D SLAM等感知測(cè)量
機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等加快落地，智慧城市深入建設(shè)，更是為傳感器產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了難以估量的龐大機(jī)遇
中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴發(fā)布《室內(nèi)定位白皮書(shū)》，對(duì)室內(nèi)定位產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)，深入分析了垂直行業(yè)的室內(nèi)定位需求，并詳細(xì)闡述了實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位的技術(shù)原理， 及室內(nèi)定位評(píng)測(cè)體系
