本文目录一览：

• 1、求电影《环太平洋》里的巨型机器人和▅怪兽的详细资料。
• 2、ABB工业机器人
• 3、刚刚接触机器人导航，请问SLAM中的，pose graph优化具体指的是什么
• 4、Abb机器人的POSE和POS变量的区别？
• 5、童真无价-葡萄PaiBot智能机器人电脑使用攻略
• 6、机器人自动跟随是如何实现的，使用的什么技术

求电影《环太平洋》里的巨型机器人和怪兽的详细资料。

求电影《环太平洋》里的巨型机器人和怪兽的详细资料。

日本版“贼鸥”机甲战士

名称：Coyote Tango（探戈狼）

身高：82米

体重：7450吨

准乘人员：单人（早期）/双人（后期）

面世日期：2015年12月

投放战场：日本-东京战区

由于日本是最早遭受怪兽袭击的环太平洋国家之一，因此日本版机甲战士开发时间较早，该款图片即是日▼本早期机甲战士设计蓝图，该款机甲战士操纵人员仅有一人，机动性和操控性存在一定缺陷，但是背部的筒式火炮设计极为强悍。不过从设计图々纸上可以看出在头部存在弹出式救生装置、可回圈能源推进系统、废气排出口等，另外其关节灵活的操作元件也堪称日本版战士一大特色。

美国版“贼鸥”机甲战士

名称：Gipsy Danger（危险●流浪者）

身高：88米

体重：7080吨

准乘人员：2人

面世日期：2017年7月

投放战场：美国-洛杉矶战区

美国版机甲战士采用最常见的双人作业系统，注重头部、前胸、后背、肩膀等要害位置的防护，且采用了核●动力进行驱动，虽然造价高昂，但免去了常规动力机甲战士在补给和维修上的繁琐程式。另外♀根据设计图纸所示，美国版机甲战士具备一定♀的海水利用技术，但具体用途并不清楚。美国是日本之后第二个遭受怪兽袭击的超级大国，不过其反应能力迅速、该款机甲战士效能明显较日本版上有大幅修正和提升。

俄罗斯版“贼鸥”机甲战士

名称：Cherno Alpha（切尔诺-阿尔法）

身高：84米

体重：6912吨

准乘人员：2人

面世日期：2018年4月

投放战场：俄罗斯-远东战区

由于所处纬度较高，俄罗斯在太平洋沿岸港口除了符拉迪□沃斯托克之外，很少有不冻港。因此该款机甲战士为了防止低温海水对效能发挥不利，在关节设计上遵循“简约不简单”的原则，简单的扳手式ぷ手掌◥、手臂存在多种操作方式，而最重要的头部也有厚厚的装甲保护，颇为与众不同。另外，这款战士在脚后跟处有明显的马刺式设计，具体用途暂不明确。

中国版“贼鸥”机甲战士

名称：Crimson Typhoon（赤红台风）

身高：89米

体重：6122吨

准乘人员：3人

面世日期：2018年8月

投放战场：中国-香港战区

中国机甲战士指挥舱底部的互抵式元件，大大增加了颈部连结的灵活性；而液体软体系统提供了一流的操纵效能，是唯一】可以容纳3人同时操纵的三臂机甲战士，实战中警惕性、攻击性以及防守力得到极大的提升。脚踝处的磁力流变速阻尼器使得活动个更∩加灵活；而右臂武器系统采用独有的加密多瓣形火炮，具有生物辨识发射功能，可以瞄准怪兽的骨骼进行精确打击。另外，指挥舱还具有望远镜效能，可以注意到较远距离的威胁。

澳大利亚版“贼鸥”机甲战士

名称：Striker Eureka（强袭者尤里卡）

身高：104米

体重：6650吨

准乘人员：2人

面世日期：2023年 11月

投放战场：澳大利亚-悉尼战区

从澳大利亚版机甲战士的面世日期可以推测出：澳洲是最后◤一个遭受怪兽袭击的环太平洋地区。有意思的是，虽然澳洲机甲战士是唯一身高超过100米的型号，但是体重却↓是除中国版之外最轻的，机动性值得信赖，但过高的身高也意味着重心不稳。此外，该款战士双臂外侧加装的利刃既可以有效防护自身，也可以╱主动攻击，颇有特色。

类似环太平洋的科幻█片，最好是人操纵巨型机器人战斗的。不要太吓人

超级战舰 X战警 科幻大作

除了环太平洋 还有什么巨型机甲的电影咩◣

机械威龙 Robot Jox (1990)

导演: Stuart Gordon

编剧: 斯图尔特·戈登 / Joe Haldeman

主演: 杰弗瑞·考姆斯 / Jason Marsden / Michael Alldredge

型别: 科幻

语言: 英语

上映日期: 1990-05-22

片长: 85 分钟

有没有类似环太平洋的巨型机甲电影或动漫的？

动漫：

高达系列的，例如《敢达SEED》等

《无限斯特拉托斯》，《叛逆的鲁鲁修》等等。

电影：

《变形金刚》一系列的，《超级战舰》，《苹果核战记》，《机械战警》等等。

个人较喜欢的：《铁甲钢拳》

求一部2013年上映的美国电影，内容是人类的巨型机器人和怪兽打仗的

环太平洋 Pacific Rim(2013)

导演: 吉尔莫·德尔·托罗

编剧: Travis Beacham

主演: 朗·普尔曼 / 查理·汉纳姆 / 伊德瑞斯·艾尔巴 / 查理·戴 / 小克利夫顿︻◢·克林斯 / 菊地凛子 / 罗伯特·卡辛斯基 / 罗伯特·梅耶 / 伯恩·戈曼

型别:动作 / 科幻

制片国家/地区: 美国

语言: 英语

上映日期:2013-07-12(美国）

预告即是。

怎样才能制造出电影环太平洋里的巨型人型↑机甲

这基本不可能，机甲的关节比起坦克太脆⌒　了，但毕竟科技改变世界，总有些机甲的狂热爱好者会尝试制造的。(有也无法投入实战）

为什么《环太平洋》里要用巨型机甲打怪?用哑炮不行么?

为了壮观好看,满足人们想看大机器人撸怪兽的愿望。我在别的帖子里说过,动漫影视里不厌其烦地设定一些奇葩的世界观ξ,规定某些怪物敌人只能被近战手段打倒,或者某种克敌物质极为稀缺只能装在刀上不能用于发射,或某种黑科技大大强▽化了人们的近战能力,或世界被某种力场影响不适合远端攻击等等。。。根本的用意是想让大家看“人体美”,看近距离格斗。枪炮轰轰轰的是现实世界,但不如拳 *** 加,刀光剑影那么有画面感。从做动画的角度讲,动画的一大看点就是形体,pose。从人物预备动作到打击动作,能量从积蓄到释放,从打人者的拳头传≡递给被打者再传递给他背后的墙ζ　壁,破碎,穿好几个墙~人们看到这种画面时会有本能的快意,这也是动画影视会刻意表现的场景。

希望采纳

求一部日本真人的巨型机器人大战怪兽的，不是电影，很早了

我说百¤兽战队你会打我吗

辐射4巨型机器人怎么造

因为自由先锋在辐射的故事背景里是中美战争的时候用的，他说的＠全都是骂中国的话，我虽然知道具体内容但为避免麻烦就不细说了

求单机，最好类似于高达和环太平洋之类的巨型机甲游戏。

泰坦陨落，绝对好玩；变形金刚暗焰崛起和卷土重来都不错；还有装甲核心系列也值得考虑

ABB工业机器人

这个的主要研究对象是wobj，即工件坐标♀系。pose代表坐标点的姿态，姿态可以广义地认为是坐标系。posemulti是为了两个参ㄨ与计算的pose找到共同的参ㄨ考坐标系，进而可以让两个本不在同一坐标系里坐标点能以相同方向，相同偏移量的移动。

刚刚接触机器人导航，请问SLAM中的，pose graph优化具体指的是什么

视觉导航定位：图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作。

GPS导航定位：室内环境下，存在定位精度々低、可靠性不高的问题。

超声波导航定位：由于超声波传感器自身的缺陷，如镜面反射、有限的波≡束角等，无法充分获取周边环境信息。

线圈导航定位：在机器人行走规划路径上布置感应线圈，通过在机器人身上安装感应装置来进行电磁感应，但这样的机器人只能按照预定路径行走，谈不上真正的智能，

SLAM（simultaneouslocalization and mapping）技术：在室内环境中，机器人不能利用全局定位系☆统进行定位，而事先㊣获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。SLAM技术使得机器人在自身位置不确定的条件下，经过〖一系列的位置并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。一般SLAM可以分为三个步骤：基于外部感知的环境特征提取，递推形式的预测和更新算法以及相应的数据相关技术。

Abb机器人的POSE和POS变量的区别？

ABB机器人比一般国产和日系机器人要方便很多，比如用PERS前缀声明任意类型的变量，甚至自定义〒数据类型变量，就可以将数据永久保存，保存的数量基本没有限制。

1、pos型表示空间位置（矢量）。

2、orient型表示在空→间中的方位。

3、pose型表示坐标系（位置/方位组合）。

主要研究对象是wobj工件坐标系。pose代表坐标点的姿态，pos代表空间坐标位⊙置的。

童真无价-葡萄PaiBot智能机器人电脑使用攻略

女儿一直◥使用iPAD mini 2，因为我觉得这个尺寸是儿童用起来最合适』的尺寸，有个严重的问题就是她总喜欢靠得特别近，容易伤害视力，一叫她离远一点就跟我闹。

另外一个就是APP STORE里的APP实在诱惑力太大了，比如前几天她迷上了《不良人》，接着就是《不良人》手游，这些都是18岁以上适合ω的动画片和游戏，真是让人伤透了脑筋。

最近一直在搜寻一款产品能够把iPad mini 2替换下来，这个视力♂和APP分级的不明确确实是我的心病，最近机缘巧合〗之下得到达人专测，产品就是葡萄纬度在京东上架的一款儿︾童专用的平板电脑机器人PaiBot，主打就是这两个特点，写个心得体会提供一些育儿经的参考。

初始我说用个PaiBot交换iPad mini 2的时候，还跟我闹上了，我后来说是个机器人Pad，小孩子的好奇心上来了，这才勉强答应下来，京□　东一送到家，小□　家伙就迫不及待的要求开箱，那么这个艰巨的任务就∏交给她了。

葡萄纬度的PaiBot是第一台孩子的专属电脑，并为硬件开发了专属的操作系统PaiOS。从硬件上来说PaiBot光线护眼、姿势护眼、护耳等模式，规避了孩子使用普通电脑的危害。另一方面通过内容评级、以及家长设置等方式打造安全的内容环境。PaiBot自带的葡萄浏览器增加内容过滤以及儿童内容的导航功能。

淘气的小家伙还摆了一个POSE，就迫不及待的开箱了，夺取了我的特权。

包装内涵的东西还真不少，我还没拍完就给她拆的乱◤七八糟了。

在我的谆谆教导之下，终于放慢了节奏，对嘛，总得让我拍几张吧

好不容易虎☉口夺食下来的 全家福，包含PaiBot本体平板电脑一个≡，蓝牙基座一个，充电器和一个光线反馈器。

我选的这款是紫色的，从正面来看，正好是一个iPad mini的大小嘛。从这块屏幕的参数来看，是一块7.9寸的2K分辨率的高清视网膜IPS屏，前置500W像素『摄像头和光线追踪器。全触屏设计，无实体按钮。

背部全金属外壳 阳极氧化，800W像素摄像头，中间看『起来很想NOKIA摄像头的部分其实是链接底座的 磁吸式接口

底部两侧设计有双麦克风和立体声放音孔，中间是Type-C接口，非常的赶潮流啊

顶部是耳机孔和开机键

侧面是两№个音量大小调节键

另外一侧是光板设计

PaiBot即使和iPAD mini放一起，颜值也毫不逊色。

标配电源适配器5.25V 3A的输出能力可以很高效地为底座和▓PaiPad平板电脑进行充电。6240mAh的电池配合原装大功率充电头可以进行快速充电。

基座也是很有意思的一个部分，下部的金属圆形带有密集孔的部【分是个3W蓝牙音箱。

底座的上部是一个可以360度 三轴旋转式的链接

底座上的触点与PaiBot背部的触点是完全契合的，这是磁吸方式的连接方式。

底座背面只有一个解锁按键和一个Type-C口。当PAIPAD和底座完全结合起来，必须按解锁键来解锁取□下PaiBot。

底座的底部只有一个开机键，这样设计可以防◇止小孩误触，另外周边的防滑垫可以有效防止在玻璃台面上滑溜。

跟小家伙说过这些注意事项之后，她就能轻松的装配好PaiBot了

装配好的PaiBot还真有点呆萌机器人的味↓道

7.9英寸2048×1536分辨率的IPS显示屏显示效果还真是不赖，先看一下底座的旋转角度，上为仰角最大角度

俯角最大角度

左侧ξ　视角最大角度

右侧视角最大角度

PaiBot是四核CPU 2.0GHz，2GB内存，32GB存储空间，但是实际上并不仅这么简单， 核心部分其实采用了四核心2×Cortex-A72+2×Cortex-A53构架的MT8173处理器，GPU为Power VR G6250。操作系统PaiOS是基于安卓6.0的儿童版。

PaiBot的固件分为〖两部分，一个是PaiPad部分，一个是底座部分，可以同时更新，那么这个固件就是专为儿童打造的PaiOS系统

PaiOS进行了大量的优化设计，整体UI卡通味十足，一句话说就是新奇有趣又实用，孩子们只需要通过简单的点按就可以编辑设定内容。

所有的APP均针※对儿童打造，以动画和儿童教育为核心打造

WIFI方面支持2.4G和11AC的5G

小Pai是集成在PaiBot内部的语音机器人，类似iPAD的SERI。

针对孩子的观看习惯，PaiOS设置了很多护眼功能，包括光线护眼，姿势护眼和距离护眼。

如果距离PaiPot太近，机器人小Pai会将屏幕扭转一边不给你看，并且语音提示你使用正确的观看方法。

小Pai还会提醒你日程事项，这对孩子来说可以直接输入课程表，每天小Pai都会提醒孩子上什么课带什么书，几点有辅导课要去上等等等等，万能保姆解放老婆的感觉。

那么智能引擎也对科教有重度优化，孩子⊙有不会的知识，可以直接问小Pai，比如问：李白是谁？小Pai会迅速用阅读和文字的方式回答你的问题。

小Pai的数学是强项，只要你念出你需要的计』算，小Pai马上会告诉你答案和计算公式。当然这一切只是小PAI功能的冰山一角，还有很多附属功能，比如你告诉①小Pai，要拍张照片，它马上会移动镜头追踪你声音的位置替你拍照。。。。。。

小Pai APP动画的功能非常的※丰富也是最能吸引孩子的地ㄨ方，适龄的健康动画片，小Pai都会推送给你。

游戏也是经过精挑细选的儿童游戏APP，有明确的分级。

有个PaiBot机器人终于成功交换回了iPAD mini 2，和孩子深度发掘PaiPot的功能也是一个乐趣，不时能发现一些小Pai带来的惊喜，让全家捧腹大♂笑，其乐融融。

机器人自动跟随是如何实现的，使用的什么技术

视觉定位，路径规划，机器人行走等。

机器人家上了解到，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 的研究有很大ぷ一部分交叉；

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。