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简介：
wukong-robot是一款集简洁设计与功能强大的中文语音对话机器人及智能音箱开源项目，支持流畅自然的人机交互体验。 wukong-robot 是一个简单、灵活且优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目，旨在帮助中国的 Maker 和 Haker 快速创建个性化的智能音箱。它可能是首个开源的脑机唤醒智能音箱。 **特性：** 1. **模块化设计**：功能插件、语音识别、语音合成和对话机器人都高度模块化，第三方插件单独维护，便于继承和发展自己的插件。 2. **中文支持**：整合了百度、科大讯飞、阿里和腾讯等多家公司的中文语音识别与合成技术，并且可以继续扩展更多选项。 3. **对话机器人功能**：支持基于 AnyQ 的本地对话机器人以及接入图灵机器人或 Emotibot 等在线对话机器人的能力。 4. **全局监听，离线唤醒**：具备 Muse 脑机唤醒和无接触的离线语音指令唤醒技术。

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  • wukong-robot::robot: wukong-robot是一款简洁、灵活且优雅的中文语音对话机器人及智能音箱项目，具备...
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    wukong-robot是一款集简洁设计与功能强大的中文语音对话机器人及智能音箱开源项目，支持流畅自然的人机交互体验。 wukong-robot 是一个简单、灵活且优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目，旨在帮助中国的 Maker 和 Haker 快速创建个性化的智能音箱。它可能是首个开源的脑机唤醒智能音箱。 **特性：** 1. **模块化设计**：功能插件、语音识别、语音合成和对话机器人都高度模块化，第三方插件单独维护，便于继承和发展自己的插件。 2. **中文支持**：整合了百度、科大讯飞、阿里和腾讯等多家公司的中文语音识别与合成技术，并且可以继续扩展更多选项。 3. **对话机器人功能**：支持基于 AnyQ 的本地对话机器人以及接入图灵机器人或 Emotibot 等在线对话机器人的能力。 4. **全局监听，离线唤醒**：具备 Muse 脑机唤醒和无接触的离线语音指令唤醒技术。
     
  • Python-WukongRobot：一个简洁、灵活且优雅的中文语音对话机器人及智能音箱项目
    优质
    Python-WukongRobot是一款专为中文环境设计的开源语音对话机器人与智能音箱解决方案。它具备简洁高效的代码结构，支持自定义插件和技能扩展，致力于提供自然流畅的人机交互体验。 wukong-robot 是一个简单、灵活且优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目，旨在让中国的 Maker 和 Haker 们能够快速打造个性化的智能音箱。
     
  • 中文语音对话机器人智能音箱项目
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    本项目致力于开发一款能够流畅进行中文语音交互的智能音箱，旨在提供便捷的生活服务和娱乐体验。 wukong-robot 是一个简单、灵活且优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目，还可能是首个支持脑机交互的开源智能音箱项目。
     
  • 基于Python的中文语音对话机器人智能音箱项目，具备脑机交互功能
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    本项目开发了一款集成了脑机接口技术的智能语音对话机器人，专为使用Python语言构建，并支持中文交流。用户可以通过简单的思维指令控制设备，实现智能家居操作与信息查询等功能。 基于Python的中文语音对话机器人智能音箱项目支持脑机交互功能。
     
  • Robot-10.3.1机器人工具箱免费下载无需积分
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    Robot-10.3.1机器人工具箱提供全面的机器人编程和仿真功能，现可免费下载，无积分限制。轻松获取最新版本，提升您的机器人开发效率。 下载robot-10.3.1机器人工具箱后，请解压下载的文件，并将解压后的文件复制到MATLAB安装目录下的toolbox文件夹中的rvctools文件夹内。
     
  • 飞书群聊机器人：FeiShu-Robot
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    FeiShu-Robot是一款专为飞书设计的群聊机器人，旨在通过智能化、自动化的服务提升团队沟通和协作效率。 飞书群聊机器人环境：node 10.18.0, npm 6.13.4 安装： ``` $ npm install feishu-robot ``` 快速开始： ```javascript const Rebot = require(feishu-robot)({ webhook: 你的webhook地址 }); Rebot.sendText(hello, world).then(data => { console.log(data); }).catch(err => { console.log(err); }) ``` 配置参数： ```javascript require(feishu-robot)(option); // 必填：webhook地址，类型是URL。 // 例如：webhook: // 选填：如果飞书安全设置为签名校验则需要填写此项。类型是string， // 例如：secret: 123456 ``` API说明： ```javascript Rebot.sendText(text: string) ```
     
  • 机器人C++库（新版Robot Library）
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    机器人C++库（新版Robot Library）是一个更新迭代的软件开发工具包，专为使用C++语言进行机器人应用编程设计。它提供了丰富的接口和功能支持，帮助开发者提高效率，简化复杂任务处理流程。 这是一个最新版本的机器人库（Robot Library, RL），它是一个独立的C++库，用于刚体运动学、动力学、运动规划及控制。该库涵盖了空间矢量代数、多体系统、硬件抽象、路径规划、碰撞检测和可视化等多个方面。RL在研究项目与教育中被广泛应用，并以BSD许可证的形式提供，在商业应用中可以免费使用。它可以在多种不同的操作系统上运行，包括Linux、macOS和Windows。该库采用CMake作为构建工具，支持Clang、GCC及Visual Studio等多种编译器进行编译。
     
  • 机器视觉(robot vision)
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    机器视觉（Robot Vision）是机器人技术中的一个重要分支，它使机器能够通过相机和其他传感器获取图像信息，并进行分析和理解，以实现识别、检测及导航等功能。这项技术广泛应用于自动化生产、医疗诊断等领域，极大提升了工业效率与安全性。 ROS（Robot Operating System）是机器人领域广泛使用的开源操作系统，它为机器人硬件抽象、低级设备控制、任务管理及消息传递提供了标准化的接口与方法。其中，图像识别作为重要应用之一，主要涉及如何让系统理解和解析来自摄像头等视觉传感器的数据。 在ROS中，图像数据通常通过话题（Topic）传输，并使用`image_transport`和`cv_bridge`库将原始格式转换为OpenCV可处理的格式。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，支持二维码识别、物体识别等多种任务所需的功能。 Ubuntu Kinetic是ROS的一个版本，发布于2016年，基于Ubuntu 16.04 LTS（Xenial Xerus），提供稳定且功能丰富的环境以支持图像识别应用。 在ROS中实现图像识别首先需要配置相机驱动，并通过`camera_info_manager`来发布相机参数。接下来使用`image_transport`订阅如`camera/image_raw`等话题，将接收到的原始数据转换为OpenCV格式进行处理。利用边缘检测、特征匹配和颜色空间转换等功能可以对图像进行预处理。 对于二维码识别任务，ROS社区提供了包括集成ZBar或ZXing库在内的多个包（例如 `qr_code_detector`），这些工具能够自动地检测并解码二维码信息，并且需要正确配置参数以确保准确的识别结果。 除了简单的二维码识别之外，ROS还支持更复杂的图像处理如物体分类和目标追踪等任务。这通常涉及卷积神经网络(CNN)这类深度学习技术的应用。用户可以使用`roscpp`或`rospy`接口与TensorFlow、Caffe等框架交互，将训练好的模型部署到ROS系统中以实现实时的图像识别。 在实际项目开发过程中，可能还需要考虑性能优化问题（如多线程处理和GPU加速）以及如何应对光照变化、遮挡及噪声等因素对识别效果的影响。通过综合运用硬件接口、计算机视觉技术和机器学习方法，开发者能够构建出强大的机器人视觉系统。
     
  • MATLAB-Robot机器人工具箱与机械臂应用实例.zip
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    本资源包提供MATLAB-Robot工具箱在机械臂设计中的详细应用案例和教程，帮助用户掌握机械臂建模、仿真及控制技术。 修正日志（2022/07/12）之前的文件被下架了，因此上传了在原有的基础上添加了机器人MATLAB实例及Simulink实例的修正文件。对于各种原因无法访问该网站的用户，可通过此资源下载MATLAB机器人工具箱10.3.1版本；本资源已设置不允许动态调节积分。若发现所需积分超过原定设置，请及时联系本人进行修改。 通过提供的MATLAB实例可以了解如何为机器人的DH参数设定值，并且可以通过Simulink实例学习在simulink上怎样配置机器人，以及如何计算其运动学和动力学数值。 修正日志（2022/03/18）发现文章中的链接无法打开，因此上传了包含额外的机器人实例的更新文件。对于因各种原因不能访问网站的人们来说，可以通过此资源下载MATLAB机器人工具箱10.3.1版本；本资源已设置不允许动态调节积分。 - robot-10.3.1 文件大小：22.46 MB - 创建时间：2020 年 4 月 2 日 - 更新日期：2020 年 2 月 19 日