一、中国机器人产业规划2016
中国机器人产业规划2016
2016年是中国机器人产业发展中具有重要意义的一年。根据中国机器人产业规划2016，我国将继续加大对机器人产业的支持力度，推动机器人技术与产业向高端化、智能化方向发展。
市场发展趋势
根据中国机器人产业规划2016，未来几年，中国机器人市场有望进一步扩大。随着人工智能、大数据等新兴技术的不断发展，机器人应用领域将进一步拓展，包括工业制造、服务行业、农业等各个领域，为机器人产业带来新的增长点。
政策支持措施
为促进中国机器人产业的健康发展，中国机器人产业规划2016明确了一系列政策支持措施。其中包括加大对机器人研发的投入、鼓励企业开展机器人创新设计、支持企业加强智能制造技术应用等方面的政策支持。
产业创新方向
在中国机器人产业规划2016的指导下，中国机器人产业将逐步实现由传统制造向智能制造、智能制造向智能化制造的转变。未来，中国机器人产业将更加注重在人工智能、物联网、大数据等领域的应用，推动中国机器人产业向更高端、更智能的方向发展。
技术创新突破
作为中国机器人产业规划2016中的重要内容之一，技术创新被视为推动机器人产业发展的关键。当前，中国机器人产业正加大对核心技术的研发投入，努力实现关键技术突破，提升机器人产品的品质和性能。
国际合作与交流
根据中国机器人产业规划2016，我国将积极推动与国际机器人产业的合作与交流。通过与国际先进机器人企业的合作，我国机器人产业将进一步提升技术水平、拓展市场空间，实现全球资源优化配置。
产业发展挑战
除了发展机遇，中国机器人产业规划2016也明确指出了产业发展面临的一些挑战。包括技术短板、市场竞争激烈、人才短缺等方面的挑战，需要产业各方共同努力，共同应对。
未来展望
综合来看，根据中国机器人产业规划2016的指导，中国机器人产业有望在未来几年内实现快速发展。政府的政策支持、企业的技术创新以及国际合作与交流的促进，将为中国机器人产业带来新的发展机遇，助力中国机器人产业走向世界舞台。
二、机器人路径规划？
Online Generation of Safe Trajectories for Quadrotor UAV Flight in Cluttered Environments
介绍
文章强调无人机轨迹规划重点有三：
- 生成的轨迹必须平滑且符合无人机的动力学约束
- 整个轨迹，而不是轨迹上的某些点，需要保证是避障的
- 整个sensing, mapping, planning的过程必须是满足实时性要求的
文章的主要贡献在于使用minimum snap方法，通过构造带约束的优化问题保证无人机轨迹的动力学约束和平滑。通过使用高效的空间处理方法(基于八叉树地图)来生成飞行走廊，从而处理了无人机可通行区域的问题。并且这个方法是高效的，所以能够实时运行，地图也是在无人机飞行中逐步构建的。下图是最后的算法效果：能够在室外位置环境下进行自主导航和飞行。右侧图的绿色方框就是后面要讲的飞行走廊。
对于飞行走廊，1.2.1节介绍了已有的很多方案，但是都存在计算负荷过大的问题，作者提出了膨胀法形成多个长方体连接而成飞行走廊的思路。对比作者以前提出的方法(文章ref[12]),以及当时的state-of-the-art方案（文章ref[4]）,都存在明显的优势。
如上图所示，蓝色的连续方框，是作者在ref[12]中提出的早些方案，明显飞行走廊的空间构造的更加保守，当前方法构造出的橘色方框空间更大，也就意味着飞机有更大的操作空间。而对比ref[4]的方法，也具有明显优势。[4]中，使用了先用RRT*采样出离散点，如图(c)所示，然后用QP的方法将这些点连接成光滑可行的曲线。由于优化问题只存在等式约束，也就是要曲线通过这些个提前固定好的点，所以可以使用闭式求解
的方法，一次性求解结果。这个在论文推土机：Minimum Snap Trajectory Generation and Control for Quadrotors以及提过了，但是很容易想到的问题就是，平滑后的曲线的点，除了通过这些固定点的地方保证安全，其他的位置是有可能存在碰撞风险的。
作者的做法是：做碰撞检测，发现碰撞点后新增加约束点，然后回来继续解优化问题，和上一个优化问题相比，会发生碰撞的位置由于增加了新的位置约束，则不会再发生碰撞了，但是这次优化问题由于约束发生了变化，不保证在别的地方是不是会再发生碰撞，所以有可能又会检测出新的碰撞点，所以需要一次一次不断进行迭代优化，最后到任何点都不发生碰撞为止，可是到底要进行多少次迭代才能够完成优化呢？这里要强调，我们无法证明通过有限次优化能够让所有点避障。这个部分的深入分析我们放到对ref[4]的解析中再讲，完成本文时还没写。最后文章给出算法框架：
基于八叉树的地图表示
这部分涉及地图，或许应该放在另一个专栏中？
飞行走廊的生成
这部分介绍飞行走廊的生成。飞行走廊的好处很明显：空间上的约束，可以直接去构建，但问题可能是非凸的，或者构造出非线性优化问题，这会影响计算的实时性。通过构建飞行走廊，将位置约束变成凸空间，这样施加在优化问题上，优化问题仍然是凸优化，能够通过高效的求解方法进行求解。 飞行走廊被定义成 ,它由一系列的空间组成 ,每个空间是一个长方体，所以空间有三个维度，每个维度被其上下界所约束： .飞行走廊的生成有两部分组成，首先进行初始化，然后进行后处理。
第一步，使用A*算法进行初始化（当然，完全可以使用考虑动力学约束的混合A*搜索算法）。空间地图使用八叉树地图进行构造，使用A*算法进行搜索，找到连接起点和终点的一系列grids. 这些grid是避障的，联通的。在3.1.3节，作者强调了最优性和效率之间的平衡。由于空间的稀疏性，再使用A*搜索过程中我们通过减小heuristic的估计来让A*算法更加贪心，但由于破坏了最优性原则，这很可能让A*算法搜索出来的结果不是全局最优，就如下图中的绿色方块所示。但是由于在第二步膨胀过程中，我们会膨胀绿色方块获得最优的飞行走廊，这也在一定程度上弥补了A*搜索结果不是全局最优的问题。因为与全局最优结果相近的次优搜索结果，通过第二步膨胀后，或许会几乎相同。
接下来第二步是膨胀：由上面A*搜索出来的结果作为初始化飞行走廊显然还没有完全利用到周围的free space
, 在这个飞行走廊附近依旧有很大的拓展空间，通过向各个方向进行膨胀，一直膨胀到碰到障碍物位置，以此获得更大的通行区域，如下如所示，蓝色方块是初始化的结果，绿色虚线方块是膨胀后的结果，右图中的橘色区域则是连续膨胀方块间的重叠区域，这也是接下来轨迹规划
的时候的空间位置约束，要求两个segments之间的切换点的位置必须被约束在这个重叠区域之内。
在Fig.1.2中也就是下图，我们可以明显的看到，重叠区域是非常大的，在进行轨迹规划时，我们只要求segment
之间的切换点被约束在重叠区域内即可，这其实是implicit time adjustment. 因为通过调节切换点的位置，也就起到了调节轨迹长度和轨迹形状的作用，从一定角度来讲就是在做time adjustment
的过程。原文的描述在3.2和3.3中。
这里是截图原文的描述：
基于样条曲线的轨迹生成
这部分介绍轨迹规划。这部分的轨迹生成
算法在ref[12]中首次提出(完成本文时对应论文解析还未完成，后续链接)，在这里面针对时间分配问题有一些新思路，通过增加有限个新约束(在违反无人机动力学约束发生时)，能够被证明整个曲线可以被完成约束在设定的动力学约束之内。这部分也是文章的核心部分，可以看下原文chapter4的截图：
我们跳过无人机的动力学分析，直接接受结论：四旋翼无人机具备微分平坦的特性，具体说来就是其状态和控制的输入能够被四个输出及其导数确定。这是我们能够运用基于minimum snap方法的前提条件。多段拼接的轨迹由以下表达式组成：
cost function为：
以上表达意为整条曲线又M 段 N阶多项式拼接而成，目标函数是整条曲线的某阶导数（minimum snap取jerk, 也就是3阶导数）。在这里，目标函数被构造成二次型：
其中，等式约束和不等式约束均可被写成线性函数。具体来说，约束包括动力学约束(速度，加速度，jerk等)，位置约束，通过corridor constraints给出，也就是上面说到的飞行走廊，最后还有连续性约束，也就是连续两条曲线的切换点至少N-1阶连续，N是每条曲线的最高次。对于位置约束，上面已经说过，切换点的位置被约束在对应的方块的重叠区域之内：
但是，注意到这个约束只是保证了切换点的安全，并没保证其他时间点上的点是不是安全的，避免碰撞的。所以这里作者给出了一个新算法来保证整条曲线都是避障的，如下图所示：
- 首先进行一次优化求解，然后得出结果。
- 对每一段N阶曲线去查看它的N-1的极值点，来检查是不是在对应的飞行走廊的方块内。
- 如果出现violation,违反约束的情况，在那个违反约束的时间点上，新增位置约束，具体做法就是对这个位置的上下边界压缩
- 然后构造出新的优化问题继续求解，这里新的问题与老的优化问题的唯一区别是更新了约束。
新的约束为：
注意到，尽管这个loop内的极值点不一定是下一个loop的极值点，但是作者通过证明发现能够通过有限次的约束更新，将整条曲线限制在安全区域之内，这个和ref[4]中的处理碰撞问题的方法相比就有很大优势，毕竟后者是内有办法确保迭代能够在有限次约束更新内完成的。具体的theory部分见文章4.2.1节(Page.25).
进一步的，如果需要约束更高阶的导数，如速度，加速度，以及jerk等，也可以通过同样的方法进行约束，比如说还想约束速度，那么获得速度表达式后：速度的表达式是N-1阶，那么就有N-2个极值点，找到极值点是否符合动力学约束，如果不符合，用一样的方式，在极值点处施加新的约束，然后继续回去进行下一轮优化。
三、机器人路径规划算法？
路径规划其实分为两种情况，一个是已知地图的，一个是未知地图的。 对于已知地图的，路径规划就变成了一个全局优化问题，用神经网络、遗传算法有一些。 对于未知地图的，主要就靠模糊逻辑或者可变势场法。 对于未知环境能自己构建地图的，也就是各种方法的结合了。
四、中国最大填海规划？
曹妃甸吹沙造地工程是我国规模最大的填海造地工程。按照规划，曹妃甸需填海建设的总面积达310平方千米（超过上海临港新城项目，相当于20个澳门的面积）。? 曹妃甸地处唐山南部的渤海湾西岸，位于天津港和京唐港之间。“面向大海有深槽，背靠陆地有滩涂”，是曹妃甸最明显的特征和优势，为大型深水港口和临港工业的开发建设，提供了得天独厚的条件。
五、救火机器人创业规划书？
1 是必要的。2 救火机器人的创业规划书可以明确目标和方向，创业的原因和目的。它可以包括市场调研、竞争分析、产品定位、市场推广、财务规划等内容，帮助创业者更好地规划和管理创业项目。3 此外，还可以延伸到技术研发、人才招聘、合作伙伴寻找、风险管理等方面，为创业者提供全面的指导和支持。它是一个重要的工具，可以帮助创业者在竞争激烈的市场中取得成功。
六、AGV机器人路径规划实验步骤？
步骤:
1、对机器人的速度进行离散采样。
2、对于每个采样后的速度，用当前的位置信息去模拟一段时间后小车的速度
3、从向前的运动过程当中，评估每条运动的轨迹。使用不完整的度量，例如，接近障碍物，接近目标，接近全局规划的路径和速度。抛弃原有的存在问题的路径。
4、选择一条得分较高的路径，并且给底盘发布速度。
5、清除和重复。
DWA算法，就是说，当你需要障碍物的时候，给你画一个圆，然后让机器人按照这个圆走。
七、中国最先规划的地铁？
中国北京市是最先建成地铁的。
北京地铁（Beijing Subway）是服务于中国北京市的城市轨道交通系统。其规划始于1953年，工程始建于1965年，最早的线路竣工于1969年，1971年开始运营，是中国的第一个地铁系统。
截至2016年12月31日，北京地铁共有19条运营线路（包括18条地铁线路和1条机场轨道），覆盖北京市11个市辖区，拥有345座运营车站（换乘车站重复计算，不重复计算换乘车站则为288座车站）、总长574千米运营线路的轨道交通系统。
北京地铁标识（LOGO）为标准色蓝色，寓意朝气、时尚、宽阔、稳重；象征充满生机，体现与时俱进，彰显创造精神，沉淀忠实奉献；体现北京地铁近半个世纪以来从无到有、从线到网的发展历程；体现北京地铁人高度负责、联动高效、永攀高峰的时代精神。
八、中国规划最好的城市？
苏州是中国城市规划最好的城市，是全球首个“世界遗产典范城市”。苏州园区是邓小平南下讲话新加坡国父李光耀访华的时代产物，公认的国际花园城市新加坡做的城市规划，一直施行规划大于市长的原则，凭借园区苏州获得了亚洲首个“李光耀世界城市奖”。
而且据知，苏州是国内唯一在原址上完整的继承保护了古城的城市，苏州古城的位置至今未变，与宋代苏州《平江图》相对照，总体框架、骨干水系、路桥名胜基本一致，这在世界上都是罕见。
九、中国机器人之父？
中国的机器人之父，他就是大名鼎鼎的蒋新松。他是我们国家863计划自动化领域的首席科学家，蒋新松桌有成效的，指挥了计算机集成系统的制造。在他的带领下，我们国家的这个技术啊，进入了国际先进行列。蒋新松曾经说过，生命总是有限的，但是让有限的生命发出更大的光和热，让生命更有意义，这是我的夙愿。我只讲生命的质量，不求生命长短的数量活着干死了算。很遗憾我们科学家他已经于1997年3月30日去世了，怀念他。
十、中国机器人起源？
我国工业机器人起步于70年代初期，经过20多年的发展，大致经历了3个阶段：70年代的萌芽期，80年代的开发期和90年代的适用化期。
1、70年代是世界科技发展的一个里程碑：人类登上了月球，实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮，尤其在日本发展更为迅猛，它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下，我国于1972年开始研制自己的工业机器人。
2、进入80年代后，在高技术浪潮的冲击下，随着改革开放的不断深入，我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。
“七五”期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。
1986年国家高技术研究发展计划（863计划）开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。
3、从90年代初期起，我国的国民经济进入实现两个根本转变时期，掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人；
并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。