人形机器人是这两年的新生事物，传统的搞机器人的和传统的搞算法的以前是不太相关的，而自从有了这个人形机器人，这两个方向的研究人员就变成了协同工作了。搞传统机器人的不知道搞AI的需要哪些输入和输出数据，而搞AI的也不知道那些搞传统机器人的需要哪些输入和输出数据，所以这两方面的

和几个国内的机器人公司聊了聊，有些发现：Demo是Demo，技术实现是技术实现。这句话展开来说就是各个公司的Demo视频往往都是有人在后面用VR操作的，或者是用传统机器人控制方法（基于模型控制的MPC，等等）来实现的。现在的各公司目前连平稳的步态控制都没有做到，大多数公司的人形机器人目

一个问题，那就是足式机器人的步态控制是否可以完全不借助传感器信息？传感器信息是指摄像头、激光雷达或接触式传感器信息，如果机器人不借助这些信息则只依靠本体的传感器信息（速度传感器、方向传感器、力矩传感器）那么是否可以实现足式机器人的步态控制呢。在传统的仿真环境下我们

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近期，海南大学生物医学工程学院脑机芯片神经工程团队在FrontiersinNeuroscience期刊上发表了题为《面向步态&神经电生理研究的非人灵长类模型与系统》的学术论文。海南大学生物医学工程学院梁丰研副教授为第一作者，殷明教授为通讯作者。海南大学为第一作者单位和通讯单位。大脑皮

信息标题：GaitEdge:BeyondPlainEnd-to-endGaitRecognitionforBetterPracticality出处：南方科技大学于仕琪团队22年在ECCV上的工作论文：https://arxiv.org/abs/2203.03972代码：https://github.com/ShiqiYu/OpenGait正文摘要步态是最具前景的生物识别技术之一，可用于远距离识别个

1.算法描述        AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。Alexnet网络模型于2012年提出。它具有更高维