机器人环境搭建

部署运行你感兴趣的模型镜像

```
conda create -n nlp python=3.6 #创建一个名为nlp的python3.6环境
conda activate nlp 进入这个nlp环境
pip install flask_cors
pip install requests
pip install gensim
pip install jieba
pip install py2neo==4.2.0 
pip install pyhanlp #注意必须先安装java的环境

deactivate 退出环境

中科大的源
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
清华的源
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

创建jupyter中kernel
conda env list
conda activate <环境名称>
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name your_env --display-name "your_display"
①your_env 是你的conda环境名称
②your_display:将是你在notebook中看到的名称。

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Python3.8

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Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 扫地机器人在健身房环境中的部署与搭建方案 #### 需求分析 扫地机器人的应用在健身房环境中需要考虑多个因素,包括地面材质、障碍物分布以及清洁频率等。为了满足健身房的卫生标准和运营效率,需设计一套完整的解决方案来适应复杂的场地条件[^1]。 #### 技术选型 针对健身房场景,应优先选择具备高精度导航功能和支持多种传感器输入的扫地机器人型号。这些设备通常配备激光雷达(LiDAR)用于构建地图并实现自主避障,同时支持通过摄像头识别特定物体(如哑铃或瑜伽垫)。此外,部分高端产品还集成了拖地模块以应对更深层次的污渍清除工作[^2]。 ```python import numpy as np def calculate_optimal_path(robot_position, obstacles, target_areas): """ 计算扫地机器人最优路径函数 参数: robot_position (tuple): 当前位置坐标(x,y) obstacles (list of tuples): 障碍物列表[(x1,y1),...,(xn,yn)] target_areas (list of tuples): 待清扫目标区域中心点[(xa1,ya1),...,(xan,yan)] 返回值: list: 路径节点序列 [(px0,py0),(px1,py1)...] """ optimal_paths = [] # 使用A*算法或其他最短路径规划技术计算每一对起点至终点间的最佳路线 for area in target_areas: path_to_area = astar_algorithm(robot_position,area,obstacles) optimal_paths.extend(path_to_area) return optimal_paths ``` 此代码片段展示了如何利用A*寻路算法为扫地机器人生成覆盖整个健身房的有效移动轨迹[^3]。 #### 实施步骤概述 - **前期准备**: 对健身房内部结构进行全面测绘,记录所有固定设施的位置参数。 - **定制化编程**: 根据实际测量数据调整预设程序逻辑,确保其能绕过器械区而不会干扰会员锻炼活动。 - **测试优化**: 安装完成后执行多次试运行操作,观察是否存在遗漏角落或者频繁卡顿现象,并据此作出相应改进措施直至达到理想效果为止。 #### 维护建议 建立定期维护机制非常重要,这不仅有助于延长硬件使用寿命还能保障持续高效的性能表现。具体而言可以从以下几个方面着手开展此项工作: - 检查电池续航能力; - 清理滤网防止堵塞影响吸力强度; - 更新固件版本获取最新特性增强兼容性和稳定性。
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