蒙帕视角丨二维码辅助回桩之二维码重定位

过二维码识别方法到二维码相对于相机的位姿。通过ROS的坐标转换工具将二维码相对于像素坐标系的位姿转换到机器人相对于相机坐标系下。
至此便得到了二维码相对于相机的位姿信息，再通过坐标转换到机器人坐标系下，便得到了二维码相对于机器人坐标系的位姿信息。

AI运维赋能金融丨蒙帕运维机器人助力金融数据机房“焕新升级”

随着移动互联网、大数据、云计算、5G等新技术及应用的快速推广与普及,金融业电子交易保持高速增长。作为支撑金融科技发展创新的重要基础设施,金融行业对数据中心机房的依赖与日俱增，也对数据中心机房的稳定性、安全性、节能性提出了更高的要求。在这一模式下，传统运维已经很难满足行业需求，智能化转型已成为必然趋势。

蒙帕视角丨二维码辅助回桩之二维码识别

蒙帕巡检机器人回桩主要依赖激光雷达等技术。而激光雷达成本较高，且在一些复杂环境中，存在大量镜面反射或光线干扰的情况下，可能会出现定位不准确的问题。二维码具有独特的编码信息，不受环境光线、物体表面材质等因素的影响，能够为机器人提供稳定、准确的位置参考，作为辅助回桩技术可弥补其他导航回桩方式的不足。

技术科普|机器人全面守护高低压配电室安全

在配电室内，一次微小的仪表读数偏差、一个隐蔽的局部放电点，都足以引发灾难性事故。传统人工巡检受限于视野、频次与经验，难以时刻捕捉所有细微的异常征兆。而智能巡检机器人有着永不疲倦的“火眼金睛”与感知环境细微变化的“神经系统”，能够作为“高精力守卫者”，肩负电力环境室内巡检的重任。

蒙帕视角丨从“脚本式”到“会思考”：VLA技术能否重塑机房巡检机器人的未来？

面对日益增长的智能化运维需求，“脚本式”智能也急需顺应技术发展做出勇敢转型。而近年来兴起VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型，或许为这一领域带来了新的突破口。

蒙帕视角|基于深度相机的物体检测

传统2D视觉在复杂工业场景下面临定位精度不足的挑战。本文介绍基于深度相机（结构光/ToF/双目）的解决方案，通过实时获取RGB-D数据精准解算物体三维位姿（中心点与四元数）并识别颜色特征，有效提升机械臂在精密装配与柔性抓取任务中的性能。

蒙帕视角|基于yolov12模型的指示灯识别算法

yolo系列自诞生以来，通过不断提升速度和精度，彻底革新了目标检测领域。从yolov1的单阶段预测方法，到后续借助yolov3的Darknet、yolov5的跨阶段局部网络（CSP）以及其他各种创新技术所做出的改进，每个版本都为实际应用带来了更高的性能和效率。

四足机器人“变形记”：从机械仿生到多形态战士

从四足仿生到硬件叠加、轮足融合、纯轮式应用，机器人形态的演变始终围绕场景适配与能力提升展开。随着技术突破，不同形态的机器人将更深入地融入人类生产生活，成为智能时代的高效基础设施。

技术科普|运维人员的“第二双眼睛”如何炼成？

在数据中心、配电室等关键基础设施场景中，运维人员常面临高强度巡检压力：设备数量庞大、环境复杂、24小时监控需求高，存在因疲劳或疏忽导致隐患的情况。
而机房智能巡检机器人正以运维人员“第二双眼睛”的角色，辅助人工完成重复性任务，并通AI算法和实时交互，实现更精准、更安全的运维管理。

Paraformer语音模型：一种语音模型加速方法

随着智能语音技术的普及，语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、声纹识别等应用场景对模型推理效率提出了极高要求，本文介绍将Paraformer语音模型从预训练模型导出为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行推理的过程。

数字神经脉络：边缘计算赋能机房智慧巡检

万物互联时代，数据中心、配电室等关键基础设施犹如数字社会的动力心脏，其运维体系正面临诸多考验：海量设备状态需实时监控、突发故障需秒级响应、人工巡检存在安全盲区......
“边缘计算+智能巡检机器人”的巡检方案正悄然进驻智能运维领域，其搭载的分布式计算节点如同精密部署的数字神经元，正在悄然赋能智能运维体系的底层逻辑，推动关键基础设施运维加速迈进智能新时代。

蒙帕视角|Transformer：AI大模型的基石（五）

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 架构的出现无疑是一场革命。如果说 BERT 是这场革命中专注于“理解”的先锋，那么 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列则是将“生成”能力推向巅峰的代表。