开发者将自定义事件header的namespace和name登记在机器人平台,当机器人客户端使用自定义事件发起请求时,机器人大脑会匹配自定义事件的header信息,匹配成功后将事件发送给开发者的服务,机器人大脑处理相关返回值发送给机器人客户端。
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。
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 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
安装LSS-PHP-SDK 使用须知 当您将HTTP请求发送到百度智能云时,您需要对您的请求进行签名计算,以便百度智能云可以识别您的身份。您可以通过 API认证机制 了解鉴权认证机制。 成功登录管理控制台后,系统会自动分配一对 AK/SK ,您可通过控制台申请并管理自己的访问密钥 。 安装SDK包 下载最新版 BCE PHP SDK 。
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
编译程序 软件包内除了已经编译好的范例程序以外,还提供了 app_tracking 的源代码供开发者调试和参考,以及sdk供开发者使用。 app路径下的源代码都是可以编译的,现在我们来编译 app_tracking 首先,我们需要一些额外的库,详情请参考 环境配置 下的 (非必需) 然后运行以下命令行进行编译: cd app mkdir build cd build cmake .. make 编
识别功能 范例程序app_tracking还具有识别功能,目前支持文字、物体、人脸属性检测、人脸识别,识别是通过在线调用百度智能云端API实现,若需要识别功能,请先去 百度智能云控制台 注册,每个账号每天有一定的免费调用额度。 注册完后将会得到三串字符: id: 用户的应用id: ak: 用户的api key sk: 用户的api secret 在~/XP_release文件夹下创立/keys文件
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_
验证效果 运行完校正运算程序后,需要验证校正的结果,运行如下命令: ./pc_apps/xp_sensor_logger -calib_verify -calib_yaml ./tmp/calib.yaml -sensor_type XP2 xp_sensor_logger 为我们的采集/验证程序,其中: -calib_verify 表示这是验证模式 -calib_yaml 为要验证的校正文件 -