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资源 | 做一款炫酷的机器人需要哪些学习资源（机器人资源Awesome系列）

2017-12-21 爱整理的 AI科技大本营


翻译 | AI科技大本营

参与 | 赵博 SuiSui



为什么要制作机器人呢？想参加各种机器人大赛？看起来很炫酷？不过从学习角度说，机器人综合了信息技术、电子工程、机械学、程序设计、控制系统以及认知等多方面的内容，所以做一款机器人可以教会你很多的知识。


接下来要说做一款机器人你需要什么样的学习资料？本文包含跟机器人技术相关的一些链接、软件库、论文和其他对机器人技术有用的、有趣链接。


优质资源列表

  • Kiloreaux/awesome-robotics – 该项目收集了大量机器人入门的资料，包含课程、电子书、软件、期刊、行业竞赛和开源库等等。
    https://github.com/Kiloreux/awesome-robotics

  • RoboticsLibraries – 列举了大量非常棒的机器人开源库和软件，并标出了开源库的受欢迎程。
    https://github.com/jslee02/awesome-robotics-libraries

  • Computer Vision – 计算机视觉相关的课程、电子书、论文、软件、数据库、教程、资源以及博客等。
    https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision

  • Deep Learning – 神经网络（收集了深度学习相关的课程、电子书、论文、软件、教程、框架、学者、数据库等。）
    https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#researchers
    — TensorFlow – 机器智能软件库（TensorFlow Awesome系列，包含大量教程、模型、库、视频、论文、博客以及电子书等。）
    https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow
    — Papers – 引用次数最多的深度学习论文
    https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers

  • Deep Vision（Deep Vision Awesome系列，包含大量分类论文、教程、库、视频、博客以及电子书等。）
    https://github.com/kjw0612/awesome-deep-vision

模拟器

  • Microsoft Airsim – 微软开源的一款基于虚幻引擎的模拟器，用于促进自动驾驶技术的研究，为无人驾驶提供真实的模拟环境、动力等等。
    https://github.com/Microsoft/AirSim

  • Bullet Physics SDK – 实时碰撞检测和多物理环境模拟，用于虚拟现实的多物理场模拟、适用于VR、游戏、视觉效果、机器人技术、机器学习等。
    https://github.com/bulletphysics/bullet3

机器学习

TensorFlow相关

  • Keras – Python深度学习库，包含卷积神经网络，循环神经网络等，使用TensorFlow或者Theano框架。
    https://github.com/ahundt/awesome-robotics/blob/master/keras.io

  • keras-contrib – Keras社区贡献
    https://github.com/farizrahman4u/keras-contrib

  • TensorFlow – 机器智能开源软件库
    https://github.com/ahundt/awesome-robotics/blob/master/tensorflow.org

  • recurrentshop – 使用Keras构建复杂循环神经网络的框架
    https://github.com/datalogai/recurrentshop

  • tensorpack – 基于TensorFlow的神经网络工具箱
    https://github.com/ppwwyyxx/tensorpack

  • tensorlayer – 适用于研究人员和工程师的深度学习与增强学习库
    https://github.com/zsdonghao/tensorlayer

  • TensorFlow-Examples – 为初学者提供的TensorFlow手册与实例
    https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

  • hyperas - Keras + Hyperopt：方便超参数优化，封装简单
    https://github.com/maxpumperla/hyperas

  • elephas – 使用Keras & Spark进行分布式深度学习
    https://github.com/maxpumperla/elephas

  • PipelineAI – 端到端机器学习与人工智能平台，实时的Spark与Tensorflow数据通道
    https://github.com/fluxcapacitor/pipeline

  • sonnet – 基于TensorFlow的Google Deepmind 应用程序接口,用以构建复杂的神经网络。
    https://github.com/deepmind/sonnet

图像分割

  • tf-image-segmentation – 基于Tensorflow 和TF-Slim 库的图像分割框架
    https://github.com/warmspringwinds/tf-image-segmentation

  • Keras-FCN
    https://github.com/aurora95/Keras-FCN

日志和消息

  • spdlog – 超快的C++日志库
    https://github.com/gabime/spdlog

  • lcm – 用于高带宽和低延迟的实时系统，实现轻量级通信和编组、消息传递和数据编组。
    https://github.com/lcm-proj/lcm

跟踪

  • simtrack - 一种基于仿真的跟踪框架
    https://github.com/karlpauwels/simtrack

  • ar_track_alvar - 用于ROS的AR标记跟踪库
    https://github.com/sniekum/ar_track_alvar

  • artoolkit5 - 增强现实工具包，具有优秀的AR标签跟踪软件
    https://github.com/artoolkit/artoolkit5

机器人操作系统

  • ROS – 机器人操作系统主页
    https://github.com/ahundt/awesome-robotics/blob/master/ros.org

  • ros2/design – ROS 2.0设计文档
    https://github.com/ros2/design

运动学，动力学，约束优化

  • jrl-umi3218/Tasks – 使用了约束优化的机器人实时控制与运动学树库
    https://github.com/jrl-umi3218/Tasks

  • jrl-umi3218/RBDyn – RBDyn提供一组用于刚体系统动力学建模的类和函数
    https://github.com/jrl-umi3218/RBDyn

  • ceres-solver – 求解有界约束和一般无约束优化问题的非线性最小二乘问题
    https://github.com/ceres-solver/ceres-solver

  • orocos_kinematics_dynamics - Orocos运动学和动力学的C++库
    https://github.com/orocos/orocos_kinematics_dynamics

  • flexible-collsion-library – 在一对由三角形组成的几何模型执行三类临近查找，集成在ROS中
    https://github.com/flexible-collision-library/fcl

  • robot_calibration – 用于ROS的通用机器人运动学标定
    https://github.com/mikeferguson/robot_calibration

标定

  • handeye-calib-camodocal – 通用的机器人手眼标定
    https://github.com/jhu-lcsr/handeye_calib_camodocal

  • robot_calibration – 用于ROS的通用的机器人运动学标定
    https://github.com/mikeferguson/robot_calibration

  • kalibr – 用于ROS的摄像机和IMU标定
    https://github.com/ethz-asl/kalibr

增强学习

  • gqcnn - Grasp     Quality Convolutional Neural Networks (GQ-CNNs)使用训练集从Dexterity     Network (Dex-Net)中抓取规划
    https://berkeleyautomation.github.io/gqcnn/info/info.html

  • Guided Policy Search – 引导策略搜索（GPS）算法和基于线性二次高斯控制的轨迹优化，旨在帮助其他人在对已有工作理解、重用和构建。
    https://github.com/cbfinn/gps

视频/显示/渲染

  • Pangolin – 一种轻量级的便携式快速开发库，用于管理OpenGL显示/交互和提取视频输入
    https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin

传感器、设备和ARM驱动程序

  • libfreenect2 – Windows Kinect V2与Xbox One设备开源驱动
    https://github.com/OpenKinect/libfreenect2

  • iai_kinect2 – 在ROS中使用Kinect One (Kinect v2)的工具
    https://github.com/code-iai/iai_kinect2

  • grl – 通用机器人技术库：用于Kuka iiwa和Atracsys FusionTrack跨平台驱动程序，具有可选的v-rep和ros驱动；同时也有跨平台手眼标定与工具提示标定。
    https://github.com/ahundt/grl

数据库

  • pascal voc 2012 - 经典的参考图像分割数据库
    http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/

  • openimages – Google庞大的ImageNet风格数据库
    https://github.com/openimages/dataset/

  • COCO – 目标分割、关键点和许多其他外部数据库的链接
    https://github.com/ahundt/awesome-robotics/blob/master/mscoco.org

  • cocostuff - COCO附加的全场景分割，包括背景和注释
    https://github.com/nightrome/cocostuff

  • Google Brain Robot Data -  包含抓取、推和浇注的机器人数据库
    https://sites.google.com/site/brainrobotdata/home

  • Materials in Context - 23类真实图像的材料数据库
    http://opensurfaces.cs.cornell.edu/publications/minc/

  • Dex-Net 2.0 - 670万对合成点云和具有鲁棒性标签的抓取
    http://bair.berkeley.edu/blog/2017/06/27/dexnet-2.0/

数据收集

  • cocostuff - COCO 额外的全场景分割，包括背景和注释
    https://github.com/nightrome/cocostuff

线性代数与几何

  • Eigen – 线性代数C++模板库，包含矩阵、向量、数值求解和相关算法
    https://github.com/ahundt/awesome-robotics/blob/master/eigen.tuxfamily.org

  • Boost.QVM – 用于Boost的四元数、向量、矩阵库
    https://github.com/boostorg/qvm

  • Boost.Geometry – 包含可实例化的几何类，但是库用户也可以使用自定义的类
    https://github.com/boostorg/geometry/

  • SpaceVecAlg – 实现三维几何的空间向量代数，使用了Eigen3 线性代数库
    https://github.com/jrl-umi3218/SpaceVecAlg

  • Sophus – Lie Groups（用于三维几何）的C++实现，使用了Eigen
    https://github.com/strasdat/Sophus

点云

  • libpointmatcher -  一个“迭代最近点”的机器人库和二维/三维映射
    https://github.com/ethz-asl/libpointmatcher

  • Point Cloud Library (pcl) – 点云库（PCL）是一个独立的、大规模的、开放式的二维/三维图像和点云处理项目。
    https://github.com/PointCloudLibrary/pcl

同时定位与地图绘制（SLAM）

  • ElasticFusion – 实时的密集视觉SLAM系统
    https://github.com/mp3guy/ElasticFusion

  • co-fusion – 多目标实时分割、跟踪和融合，ElasticFusion的扩展
    https://github.com/martinruenz/co-fusion

  • Google Cartographer - Cartographer提供了实时的二维和三维SLAM系统，可以跨多个平台和传感器配置
    https://github.com/googlecartographer/cartographer/

  • OctoMap – 一个有效的基于概率三维映射框架，包含主要的OctoMap库， viewer octovis以及动态EDT3D.
    https://github.com/OctoMap/octomap

  • ORB_SLAM2 – 实时SLAM，用于单眼、立体、RGB-D相机，包含循环检测与重定位功能


原文地址：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2


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