LiDAR：从激光脉冲到三维视觉
当我们清楚了 LiDAR 在理论上的工作原理——激光脉冲发射、反射和距离计算——之后，下一步就是从我们的 LiDAR 传感器获取实时数据。
AI CAD 的残酷教训
你在构建 CAD 外挂（或任何特定领域外挂）上投入越多，当下一个模型发布时，你的产品就越脆弱。
Databricks上的数字孪生智能体
目标是确定数字孪生是否真的能为 LLM 智能体提供足够的上下文来完成有用的工作——诊断故障传感器、标记供应链风险、回答财务假设分析——全部来自一个统一的数据层。
下一代UI：元宇宙 vs. AI
下一代用户界面中，哪些是炒作，哪些是真实的？
3D感知管线开发环境搭建
本文是使用ROS 2 Jazzy构建3D感知管线实战系列的一部分。在现代机器人技术中，仅仅"看见"是不够的——机器人需要空间智能来在3D世界中定位物体。
Spline Omma：从提示词到3D网站
Spline Omma 让创建Web-ready的3D体验只需一个提示词
LiDAR、IMU和深度摄像机
今天，我将简要介绍机器人学中使用的三种关键传感器——LiDAR、IMU和深度摄像头——以及它们如何与ROS 2集成以实现实际应用。
用 Gazebo 学习 ROS 2
我们将自定义一个ROS 2机器人并在Gazebo Ionic仿真环境中运行这个机器人。
LiDAR 工作原理解读
LiDAR的基本原理是向目标发射激光脉冲，然后测量光从目标表面反射后返回所需的时间。这一过程使LiDAR能够创建高精度的三维环境地图。