2022寒假-王天睿-JuziBot项目开发-期中报告-智能信息助理

JuziBot项目中期进展
JuziBot是一款智能信息助理,旨在提高用户的生活效率。项目由王天睿同学在其导师段清华指导下进行开发。目前实现了备忘录功能及多媒体信息处理能力,并通过模块测试验证了多项功能的有效性。

2022寒假-王天睿-JuziBot项目开发-期中报告-智能信息助理

项目参与人

  • 导师:段清华
  • 学生:王天睿

项目目标

Juzibot 智能的信息助理 ,“小橘子”让您的生活更加高效 !

主要功能

  1. 备忘录(已有)
    • 直接输入的文本、转发的文本
    • 语音输入、图片、视频、链接存储等多媒体信息
    • 输入文本中包含标签符号
  2. TODO列表(已有)
  3. 搜索指令(部分)
  4. 其他指令(待完善)
    • 例如
      1. 打开web/小程序管理界面
      2. 群文件
      3. 我的文件

项目计划

  1. 01/13-01/17 : 成功运行dingdong bot,运行juzibot 初步了解juzibot 模块 并学习nodejs
  2. 01/18-01/25 : 开始根据现有功能书写测试用例,同时深入了解juzibot对应模块功能
  3. 01/26-02/11 : 现有功能的完善与测试用例的持续编写
  4. 02/12- : 集成测试与其他功能开发

项目进展

时间重点工作关键进展
01/13学习 wechaty;跑通getting started 项目成功部署dingdong bot到服務器
01/14使用juzibot 并初步学习nodejs成功在服务器上跑通并可以实现交互
01/15继续学习nodejs 简单修改juzibot自动回复代码对Juzibot 有了大体的认识 简单修改代码实现关键词回复对应的语句
01/18使用jekyll 完整的尝试一次提交pr谷歌了报错问题,并在段清华老师和同事的帮助下,解决了问题完成提交
01/19-22使用mocha 初步完成模块测试Link
01/24-28修改代码 完善更多模块,修改完善匹配规则 

模块测试列表

  • docx转换为文本
  • 文件管理
  • 图片转换为句子(本地REST)
  • 对象存储
  • 图片中对象识别(本地REST)
  • PDF转换文本
  • 网页截图(本地REST)
  • 搜索文本/文件
  • txt文本
  • 文本到向量(本地REST)
  • 待办事项
  • URL保存到PDF

第一次答辩

视频
答辩PPT

项目链接

Author: @tianrking Code: @tianrking/juzibot

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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