求推荐一款小冰箱，一个人用的_冰箱吧_百度贴吧
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求推荐一款小冰箱，一个人用的收藏
尽量省点节能，不占空间。
政府办学,免学费入读大专+高级工双证教育,选择医药行业,成就辉煌未来.
海尔BCD-133EN，这款双开门，比较小，价格在一千块钱以内，性价比高，而且节能省电。
我自己用的富信的小冰箱，有时间自己可以去看哈 我觉得不错
冰箱要慎重一些、因为毕竟是和健康相关、本人建议你去国美网上商城看看、里面样子多、最近还搞活动特别合适、保险
小冰箱其实挺多的，淘宝上就有卖的，但还是温馨提醒一下：小冰箱有自己的优势，不占空间，搬运方便，价格低廉，但不能贪图一时，还得多多注意，首先，尽量在正规家电卖场去买，这样售后也有保障，品质也不错；第二，选择好的品牌也很关键，目前很多品牌都有小冰箱，海尔，美菱都有，海信有46大小的冰箱，容声有50大小的，都适合一个人用；第三，不要买太小的冰箱，网上有只能放一瓶可乐的小冷藏箱，这样的冷藏箱其实不具备冰箱的主要功能，一旦搬家或者家里来人，明显就不够用，到时候弃之不舍食之无味，所以建议如果一个人最好买100升以上的冷藏冷冻冰箱，海尔，海信，容声，美的 等品牌都有各自的不同的特点，可以去当地家电卖场咨询
学习了，谢谢！
浙江大厂的产品
我们就用的就是这个
兄弟，刚上了当的过来人，劝你千万要想远离毒品一样远离海尔！我广州苏宁买的海尔的冰箱，新机修了半个月了都还没有搞好，反而越搞越坏，现正艰难维权中。。
万宝冰箱BCD125\BCD145适合单人使用，或老人使用
各种价位各种品牌花色都有
变形金刚OL 6月23日不限号狂欢
我朋友就是用这个质量不知道没用多久好像298还是299反正就是坑爹价格
本人淘宝开店一个月.专卖海尔冰箱洗衣机.开始什么也不会全靠自己慢慢的摸索.现在还不错.每天一单没问题.要的联系我哦有多款单人用冰箱.希望能帮到你
北海道三菱工厂直发@Winne传奇
登录百度帐号推荐应用让机器人去冰箱里拿瓶可乐有多难？知乎日报 ·
3 个月前 · 机器人抓取时怎么定位的？用什么传感器来检测？ fly qq，微信公众号qRobotics，机器人学博士生 忽然想起，自己是《机器视觉与应用》课程助教，所以这题也可以简单说一些东西。 机器人抓取时怎么定位的？用什么传感器来检测？? fly qq， 微信公众号qRobotics，机器人学博士生忽然想起，自己是《机器视觉与应用》课程助教，所以这题也可以简单说一些东西。首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：0. 相机标定这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱；外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 ?、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 ?、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。这样，我们就可以得到一个坐标系环 ?这种结构的求解有很多方法，我这边给出一个参考文献：Shiu, Yiu Cheung, and Shaheen Ahmad. &Calibration of wrist-mounted robotic sensors by solving homogeneous transform equations of the form AX= XB.& ieee Transactions on Robotics and Automation 5.1 (1989): 16-29.而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 ? 的坐标环。1. 平面物体检测这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配 / 形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 ? 三自由度位姿即可。另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿估计也就成了机器视觉的研究热点。2. 有纹理的物体机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取 + 模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点：Lowe, David G. &Distinctive image features from scale-invariant keypoints.& International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.具体原理可以看上面这篇被引用 4 万 + 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。如果我们用深度相机（如 Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。& 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。3. 无纹理的物体好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：Hinterstoisser, Stefan, et al. &Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes.& Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。4. 深度学习这一点，我在另一个问题（）中有介绍。这里就简单说一下：由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇：Doumanoglou, Andreas, et al. &Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd.& Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个 patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练 Hough Forest。5. 与任务 / 运动规划结合这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。更多讨论，查看 知乎圆桌 &
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史上最悲剧！当扫地机器人遇见狗屎 画面太美
时间： 08:17
导读 : 你知道半夜被臭味熏醒是怎样一种感受吗？
你知道半夜被臭味熏醒是怎样一种感受吗？你能想象家里的家具、地板、儿童玩具、地毯……全部粘上狗屎是怎样一种绝望吗？虽然今天是愚人节，在这件事真真切切发生在国外一男子身上。据外媒报道，午夜十分，国外男子Jesse Newton睡的正香，就在四岁儿子爬上床之后，他突然惊醒，不是被儿子的动作惊扰，而是他带来了一股狗屎味！感觉情况不妙，Newton起身查看，结果发现家里到处都是狗屎，满屋都弥漫着一股浓浓的恶臭……这件事发生在一年前，Newton用了一整年的时间鼓足勇气来描述当时的经历。他把这一晚称为“pooptastrophe”，“现在想起这件事我整个人还是懵的，真的无法用语言来描述它的恐怖。”Newton说，“不要！任何时候都不要把你的扫地机器人碰到屎！否则，那将意味着它所能到达的每一个角落全都是这可怕的玩意儿！”Newton把所有有狗屎的地方都画了出来毕竟是狗奴，Newton一通发泄之后，立刻为狗狗辩解起来：“只是她第一次犯这种错误，而且我们睡觉前也忘了让她回自己的窝里，我们也有责任。”看得出来，狗狗已经知道错了别人家的狗狗
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