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丽莎老师讲机器人之能让FAST看得更清楚的机器人。
脉冲星，一种具有极强磁场并高速自转的中子星，可以不断发出电磁脉冲信号，因此被科学家们称为“宇宙中最精确的钟”。
1967年，剑桥大学卡文迪许实验室的研究人员无意中发现了脉冲星PSR1919+21，这是人类发现的第一颗脉冲星。在那之后，借助各种望远镜“眼睛”的帮助，人们观测到了诸多特征各异的脉冲星。
现在，中国的研究人员们打造出了最强“天眼”，让脉冲星观测变得更加容易。启用两年来，“天眼”FAST (Five hundred meters Aperture Spherical Telescope，下称FAST)已经发现了53颗脉冲星、60颗优质候选体。
作为世界上在建口径最大的单天线射电望远镜，FAST主要用于巡视宇宙中的中性氢、发现新脉冲星、探测星际分子、寻找地外文明等。
这只“天眼”位于贵州大窝凼dàng洼地，口径有500米，有近30个足球场大的接收面积，主反射面的面积达25万平方米。
FAST主要通过抛物面，把采集到的信号反射到接收信号的馈源舱里，再由相应的信号处理系统对此进行处理。与此前全球口径最大的射电望远镜——美国的Arecibo相比，FAST的综合性能提升了近十倍。
为了让FAST看得更清楚，研究人员创新性地在反射面上使用了可以主动变位的索网结构，在馈源和馈源支撑系统上采用了并联机器人、柔性并联索驱动系统。
形似一口“大锅”的FAST反射面由4450块反射单元组成，它们绝大部分为三角形，每个单身单元背后都有一根与地面相连的下拉索。
随着被观测天体的转动，反射面的下拉索会收紧或放松，带动反射面板的角度变化，从而在500m口径反射面的不同区域，形成直径为300m的抛物面。抛物面可以将天体目标发出的电波聚焦到焦点上，从而更好地实现信息接收。
悬在反射面上空的馈源舱，是整个FAST接收和回传信号的最核心部件。它也要随着天体和反射面焦点位置的变化，完成快速移动和准确定位。
为了让馈源舱能在空中自由稳定地移动，天眼周边设有六座巨大的“馈源支撑塔”，高度为128-168米不等。每座塔都有一根钢索拉住馈源舱的一个角，把它悬吊在反射面上空。收放这六根钢索，就能拉着馈源舱在“锅里”浮动，满足收集信号的需要。
柔性六索并联系统可以牵引馈源舱在140-180米高空，207米口径、160米半径焦面空间内实现大跨度瞬时精确定位、定姿，空间位置定位精度小于48毫米，空间姿态定位精度小于1度。
该系统还突破了传统射电望远镜中馈源与反射面相对固定的刚性支撑模式，将馈源平台的重量从近万吨降到了30吨。
但是仅靠钢索拉动并不能满足馈源舱所需的定位精度。FAST馈源支撑系统负责人表示，换源时要求馈源舱达到每秒400毫米的移动速度，定位精度需达到10毫米。
对此，研究人员在馈源舱内搭配了并联机器人进行二次精调。
并联机器人，是指动平台和定平台通过至少两个独立的运动链相连接，具有两个、或两个以上自由度且以并联方式驱动的一种闭环机构。具有精度高、速度快、动态响应好、承载能力强的优点。
FAST馈源舱使用的六自由度Stewart平台型并联机器人，已经在航空、航天、海底作业、地下开采、制造装配等行业有着广泛的应用。
研究人员称，装置在馈源舱底部的Stewart平台型微型刚性并联机器人，可以对馈源舱因悬索滞后、非线性以及风荷作用产生的震动进行精调补偿，从而使安装在该平台上的馈源，能以误差小于4毫米的高精度跟踪射电天体。
目前，FAST的调试工作已接近尾声，预计将于明年完成验收，随后FAST开始全面执行脉冲星计时、搜寻地外生命等科学任务。

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丽莎老师讲机器人之胶囊胃镜机器人，胃镜恐惧症患者福音。
一谈到胃镜检查，很多人都能马上想到做胃镜的那一根导管侵入体内的检查方式，很痛苦的一个过程。
机器人在各行各业都有技术上的突破和应用，在医疗界更是应用广泛。传统的医疗也慢慢的走向智能化。
国内就有家公司研发出了一款胶囊胃镜机器人，造福万千胃病患者。
这款胶囊机器人采用特制电池，只有胶囊大小，续航时间长达10小时，在胶囊内部装有摄像头、传感器等零件，可以连续拍摄数万张高分辨率照片。
喝一口水，胶囊机器人从口腔进入肠道，就跟平时吃胶囊药物一样，彻底消除了患者的恐惧和不适感。
胶囊机器人进入体内后平躺，整个检查过程只需15分钟，医护人员通过外部磁体对胶囊机器人进行操控，对胃部细节观察、拍照。
从而轻松完成胃部检查。大大的减少肠道内壁的物理压力，而且检查的精度、效果和安全性相较于传统胃镜检查高出很多。
随着科学的进步发展，希望以后可以推出更多类似高科技医疗产品，来实现无痛、无创的检查。

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丽莎老师讲机器人之6只17克的小机器人拖动1.8吨大汽车。
想要拖动一辆1.8吨的汽车想必大家会想出一万种方法，但像上图这样，用六只火柴盒大小的机器人拖着汽车走的场景（它的研究人员称，这相当于6个人合力拉动埃菲尔铁塔）是你万万没想到的吧？当然，这不是科幻电影，它是美国斯坦福大学研制出来的产品——Micro Tug
Micro Tug只有火柴盒般大小，体重不到17克，它制作简单，基本上靠3D打印就可以，当然也很廉价只有20美元，相比于那些动辄上百万的机器人它就显得亲民很多了。看上面它的成品图，它的制作工艺似乎还很粗糙。就算把它的模型完全拆分，也只不过有下面这几项简单的组件。
这样看着不起眼的小家伙，哪来那么大威力呢？其实这全部得益于大自然，可以说Micro Tug的成功源自两种动物的帮忙——蚂蚁和壁虎。
蚂蚁的团队协作能力是众所周知的，不仅如此，对于蚂蚁来说，他们个个都是大力士。有力学家测定,一只蚂蚁能够举起超过自身体重400倍的东西，还能够拖运超过自身体重1700倍的物体。美国哈佛大学的昆虫学家马克莫费特，是一位对亚洲蚁颇有研究的学者.根据他的观察，10多只团结一致的蚂蚁，能够搬走超过它们自身体重5000倍的蛆或者别的食物。micro tug的研究团队，正是学习了蚂蚁的团队协作精神，才会发挥出无穷的威力。
然而，造就Micro Tug拥有超能力的更大的主角，并不是上面提到的蚂蚁，而是接下来要说的壁虎。壁虎有一项牛掰的本领，就是飞檐走壁。它能够用脚掌牢牢的抓住墙壁，然后来回自由穿梭。科学家的研究表明，一只大守宫壁虎的脚掌可以产生133公斤的粘附力，也就是说，理论上它趴在垂直的墙上，可以挂住两个成年人的重量。
壁虎的超能力源于它脚掌上的粘附系统，它是一种多分级、多纤维状表面的结构，壁虎的每个脚趾生有数百万根细小刚毛，每根刚毛的长度约为30-130微米，直径为数微米，约为人类头发直径的十分之一。刚毛的末端又分叉形成数百根更细小的铲状绒毛(100-1000根)，每根绒毛长度及宽度方向的尺寸约为200纳米，厚度约为5纳米。有科学家经过试验验证壁虎单根刚毛的粘附力约为200微牛，而壁虎每平方厘米面积上的刚毛就可以达到一万多根，一只大守宫壁虎脚掌上刚毛数量约为600万根，它的承重能力简直不可思议。
当然，壁虎那样强的粘附力不仅仅是爬墙的，曾经有生物学家在热带雨林中经历过这样一个场景：一只壁虎从约30米高的树上跳跃而起，朝地面竖直降落，就在离地面约7米左右，坠落的壁虎突然朝近邻树叶伸出一只脚，接着紧紧黏住一片树叶，然后迅速爬进密密树叶中而消失不见了。所以壁虎看上去就像科幻电影里的蜘蛛侠。
与壁虎一样，机器人MicroTugs的底部覆盖着数以千计微小的、毛发状橡胶“鞋钉”，这些小“鞋钉”能够弯曲并粘附在任何表面上，形成超强粘力。一旦被锁定到地面上，MicroTugs就是有自带的马达拖着它的负载（通过缆线和吊钩）向前行。
这里又有一个问题，既然这些粘合剂粘附力这么强，它怎么解锁与地面间的粘附力呢？原来，促使这些刚毛与墙面完美抓和的是范德华力，当这些细绒毛弯曲与它的接触面接触较大时范德华力才起作用，而如果刚毛直立起来，范德华力也会立马变小，之前很大的粘合力也会马上消失不见。就像上面抓住皮球的粘合胶带。
所以，现在知道小小机器人拖动大汽车的奥秘了吧？MicroTugs先自行向前行走，当把缆绳拉直的时候，最下面的粘合剂就会黏住地面，靠着电机的动力，利用绞盘和轴，把缆绳一点点收缩，缆绳收缩的过程中，它所拖的重物便会向前移动，它可以拉动超过自身2000倍重量的物体。而靠着团队协作，六只同样的MicroTugs机器人，便可以循序渐进的拉动一辆轿车了。

丽莎老师讲机器人之波士顿动力公司的机器人进化史。

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丽莎老师讲机器人之机器人教练温柔上线，考驾照再也不用担心被骂了！
学车时经常会听到：
“看见前面那个人了吗？”“看见了。”“开过去，撞他！”“不敢......”“不敢还不踩刹车？！”
“红灯不走，绿灯也不走，怎么着，没你喜欢的颜色咋的？”
“入个库怎么这么费劲呢？来来，下车！咱俩抬进去得了！！”
当然，以上都是老梗了，不是每个教练都这么暴躁的啦！但新手总是会胆怯，怕师傅在旁边看着太紧张，也怕表现不好惹师傅生气...以后有了机器人教练再也不用担心师傅说了!
11月19日，在江阴市某智能机器人教学项目启动仪式上，10位智能“机器人教练”正式“上岗”，这在无锡驾培行业尚属首次。
“机器人”长啥样？
“机器人教练”其实是一套车载智能化电子教学系统，在安全的系统保障下，通过语音提示、视频教学、轨迹回放、精准纠错、智能评判、数据分析等教学手段，对学员进行全方位、多角度的指导，其教学的生动性、直观性是人工教练员所无法比拟的。
“机器人教练”主机部分
学员在“机器人教练车”里，不小心操作失误也不必害怕，“机器人教练”会温柔地安抚你：“别紧张，再接再厉！”
“机器人教练”带领学员练习
目前，机器人教练主要用于科目二的倒车入库、侧方停车、直角转弯、曲线行驶、坡道定点停车起步等五项考试教学。
“机器人”有多智能？
“机器人教练”能根据学习进度调取出各种操作演示方案。
按下“科目练习”中的“单项演练”按键，机器人马上会结合GPS实时定位，在屏幕上给出模拟操作提示。
从方向盘的转弯角度，到车辆与围墙的边缘间距都会给出较精准的数据。该系统设有“电子围栏”，可以保证车子在设定区域内行驶，如果偏离设定轨道，系统会自动刹车。
体验“机器人教练”教学
“请踩离合、挂1挡，慢抬离合至半联动状态。”当实操演练正式开始后，“机器人教练”又几乎会手把手地教学员操作每一步动作。由于场地地图已经录入系统，GPS能精准地引导车辆，直到车辆完成训练内容。
“机器人教练”安全、智能
同时，机器人教练还安装了自动刹车安全防护系统，一旦出现误踩油门等意外状况，可自动减速或刹车，确保学员练车安全。
以前由于每个学员的个性差异，一个项目大家学习所花的时间各不相同，有的只需要几个小时，有的十几个小时也学不会，一个车子上学车难免互相影响。
有了“机器人教练”就不一样了，通过学员学车日志、智能评测功能，学员学车进度自主掌控，互不影响，在智能、高效、交互的学车氛围下“轻松学车”，提升了学员学车体验和学习效率，也提高了考试通过率。

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丽莎老师讲机器人之中国古代的机器人。
一、会歌舞的木头人
二、指南车：驾驶导航技术
三、飞行木鸢：侦查敌情的机器鸟
四、木牛流马：自动运输神机
五、机关梳妆台：智能木制人
六、充满机关的神奇酒山：自动斟酒装置

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丽莎老师讲机器人之机器人巡舍猪脸识别。
用机器人24小时巡逻猪舍监控猪的吃喝拉撒，猪脸识别让每头猪都有自己的健康档案……11月20日召开的JDD-2018京东数字科技全球探索者大会上，中国工程院院士、中国农业大学动物科技学院教授与京东共同宣布了京东数字农牧院士研究院正式成立，而继网易猪之后，未来又有了“京东猪”。
世界上1/2猪养在中国，两人一年吃一头猪
数据统计显示，全世界二分之一的猪养在中国，中国现在有七亿头猪，也就是说每两个人每一年要吃掉一头猪的猪肉。养猪有四个非常重要的指标，第一个是生长速度；第二个是生的多；第三个是肉质质量；第四个是生产效率。可能很多人觉得土猪、土鸡味道好，现在猪肉不好吃了，所以现在奋斗的目标之一，就是使现在猪肉既够吃又好吃。俗话讲就是让它多生快长，又要让猪肉与梅山猪、金华猪等等土种猪的风味一个样。
养猪为什么也要数字化?因为现在国内养猪业的效率是比较低的。养一头猪的成本，相当于美国养两头猪，也就是说现在美国把猪肉运到中国来，在中国市场上销售，加上运费，它的成本还比国内的猪低。所以现在需要用智能化解决技术关键点，大幅降低养猪的成本。
机器人巡舍温度湿度，猪脸识别猪的健康和饭量
这些关键点在哪里呢?比如让小猪住在舒适恒温的地暖猪舍里，每天进行猪舍的清洗和消毒，小猪住的舒服，长的就快就好，但是要做到这些，就必须通过数字智能化，来进行环境自动控制，控制猪舍的温度、湿度、有害气体等等。
猪场里面的废物处理也很关键，实现智能化养猪后，可以把这些废物自动收集起来，经过发酵以后直接喷到玉米地，实现种养结合，变废为宝。
京东是怎么养猪的呢？研究团队展示了一张已经在实验中的养猪基地的照片：机器人在猪舍四周二十四小时循环，检测到猪舍里的气体、温度、湿度，收集反馈到控制中心，控制中心会根据情况来调整猪舍的风速、温度，还能够实现猪脸识别，看到每头猪有病没病，吃了多少等等。未来还将尝试立体养殖，减少土地的使用。
猪肉好不好吃，长得快不快，饲料也很关键。研究团队30年来一直做猪饲料的数据库，以豆粕为例，麸皮含什么，多少是有效的，怎么能够尽快用到饲料配方里，实现精准配置。
猪在猪舍里面，是饲养员给啥它吃啥，数据库的建立主要是增加精准配置度，减少排除量，减少环境污染，降低饲料成本。而数字科技则可以实现控制猪一天吃1公斤还是吃0.5公斤，但是这一公斤里含什么，含多少蛋白，含多少氨基酸，含多少脂肪酸，这个要靠数据库来精准配置。将来这种智能化养殖应该会从猪扩展到鸡、牛、羊等等。

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丽莎老师讲机器人之 I博士身价飙升至8 万的背后。
眼下正是新一届大学生的校招季。这两天，一则消息引发了很多人的关注： I应届博士的年薪已经从去年的 5 万元一下涨到了 8 万元。但是，由于人才缺口巨大，即使是提高到了 8 万元年薪，企业还是难寻人才。
为什么同样是博士，大多数理学博士、工学博士的起薪都从十几、二十万起步，而 I博士已如此金贵？
据《 2 17 全球人工智能人才白皮书》显示，人工智能领域人才分布极不平衡，全球 I领域人才约 3 万，而市场需求却在百万量级。全球共有 367 所具有人工智能研究方向的高校，每年毕业 I领域的学生约 2 万人，远远不能满足市场对人才的需求。据有关专家估计，中国人工智能学科人才需求缺口每年接近 1 万!
除了高薪，关于 I的前景，你需要有更全面的洞察，并尽早行动。
现在，一位高水平的、专攻人工智能领域的人才，即便是刚出校门的本科毕业生，年薪几十万元的比比皆是。有的企业甚至用七八十万元年薪招聘这个方向的博士生，而高校培养的人才却供不应求，甚至已经无人可供。
数据化对各行业的冲击，比预想的更猛烈
时至今日，很多年轻的学生对大数据与人工智能充满了好奇。不管你今后是否要进入这个领域学习，不管你对大数据和人工智能的认知是怎样的，在你知道了以下这些事实后，至少会意识到一点：年轻的你们不管今后要从事哪个具体领域的工作，都已经无法规避大数据和人工智能对你产生的影响。
斯坦福大学前商学院院长Garth Saloner (高斯·塞隆那)　在临离任前发给MB 学生的推特内容是：“如果你还在学校的话，最应该做的是到工学院去，学习任何和人工智能、深度学习、自动化等相关的知识!　此刻!”
行走在科研前沿，学术界同行已经越来越感到，我们的科研方式在受到大数据的冲击。而我们每个人或多或少都能认知到：世界与以往不再那么的一样，它在改变，速度越来越快。
事实上，人类的知识进化，过去几年，正在以一个前所未有的加速度在进行。而这一切的发生，原动力来自于世界的数据化进程加快。相应的，大数据处理技术进化和完善也相当迅速，同时使得建立在此基础上的人工智能技术也进入了一个忽然加速、甚至技术爆炸的时期。
现在的每一天，我们都可以感受到这些改变。当你打开手机，新闻客户端的推送是高度个性化的新闻，这是推荐系统在默默为你拣选你最可能感兴趣的信息。当你走出家门，网约车的出现让你感受到交通的便利和分享经济的实惠。而网约车的背后，则是一个基于整个城市实时交通状况的平台———是它在计算你的呼叫满足方式。
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