日志标注 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
日志标注 为了让机器人更好地理解用户的问题，平台提供了日志标注功能。从用户和机器人真实的对话日志中，挖掘出用户的多样问法，通过人工标注再训练，持续提升机器人的语义泛化效果。 日志标注目前仅支持对问答库的问题进行标注再训练，暂不支持自定义技能的问题。 日志标注可分为几种使用场景： 对于问答库中不存在的问题，可以在标注过程中往问答库补充新知识。
核心概念 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
ABC Robot开发套件 包括百度自研的环形6-MIC阵列、RK3326，支持远场识音、回声消除、降噪、声源定位等功能，让机器人具备在空旷空间或嘈杂环境下全双工人机交互的能力。 RobotUI 百度自研的基于机器人场景的人机交互最佳实践，包括Android APP Demo+Android SDK，为您提供机器人前端应用的参考设计，大幅度减少开发难度和缩短产品化上线时间。
交互概况 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
对话轮数：机器人的总对话量，一个用户对话请求为一轮。通常一个session中包含多轮对话。 交互时长：机器人跟用户交互的总时长，各session结束时间减开始时间的和 人均对话轮数：平均每个用户的对话轮次，一个用户对话请求为一轮。用来衡量用户的粘性，轮数越大，表明用户对话的粘性越强。 人均交互时长：每个session的平均时长。
首页推荐 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
注意：修改推荐数据后，重启标签关联的机器人端APP，推荐数据即可生效。
知识分析 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
其中，各指标的解释如下： 答案来源分布：机器人的答案中，各个来源所占的比例。 问答库问答总数：当前问答库中标准问题的数量。 问答库有效问答占比：指定时间范围内有命中的标准问数量／问答库问答总数。反映问答库中有多少问答是被用户真实提问到的，用来衡量问答库构建的有效性和健康度。 数据明细 在指定时间、指定设备范围内，问答库中各个标准问、自定义技能中各个意图的命中明细，支持按命中次数排序。
硬件构成 - 机器人视觉 | 百度智能云文档
硬件构成 上图是由百度及其硬件供应商提供的试用模组： 模组的硬件包含两个摄像头（可换）和一个六轴IMU 基线（两摄像头间距）可调6-20cm （试用模组已固定） 内置驱动，Linux下无需额外安装 照相机与IMU时钟硬件同步，精度10us
功能说明 - 机器人视觉 | 百度智能云文档
功能说明 在校正完成后，就可以运行我们的范例程序 ./app_tracking app_tracking 最基本的功能是SLAM算法，在模组移动过程中能够根据环境的特征点绘制出运动轨迹，并且能够在模组移动到起点时闭环 app_tracking 还具有深度检测的功能，能够展示深度图和障碍物提示 app_tracking 能够根据环境亮度进行自动曝光 app_tracking 能够将走过的路径存储下来
采集数据 - 机器人视觉 | 百度智能云文档
采集数据 校正的第一步是采集数据，数据的采集决定了校正的质量，请按步骤细心进行。 进入之前解压的程序所在的文件夹内，将模组接到PC，运行如下命令： ./pc_apps/xp_sensor_logger -record_path /tmp/record1 -sensor_type XP2 -spacebar_mode xp_sensor_logger 为我们的采集／验证程序，其中： -record_
接口调用 - 机器人视觉 | 百度智能云文档
接口调用 程序包还带了SDK并开放了接口供开发者自行调用，所有的头文件都在程序包根目录下的 include 文件夹内。 开发者可以参考 app_tracking 的源程序 app_tracking.cpp 来作为 xp_tracker.h 内的各个函数的调用范例，以开发自己的程序。或者改动 app_tracking.cpp ，并按照上述的方式进行编译。
校正程序 - 机器人视觉 | 百度智能云文档
校正程序 覆盖率验证完成后，运行如下命令： ./pc_apps/cam_calibration -folder_path /tmp/record1/ -square_size X -save_calib_yaml /tmp/calib.yaml -show_reproj cam_calibration 为我们的校正运算程序: -folder_path 为之前采集的图像的目录 -square_siz
