随着人工智能技术的不断发展，3D 机器人视觉领域已经成为了一个备受关注的研究方向。在这个领域中，研究者们致力于探索如何让机器人更好地理解三维空间，从而实现更加智能和灵活的操作。为了方便大家学习和研究，这里介绍一个全面的资源库——Awesome Robotics 3D，它汇集了最…

最终现象 人体跟随 策略 底盘主控是stm32f103c8t6，读取左右轮编码器并标定速度，读取mpu6050的yaw值一并传至上位机。上位机通过usb摄像头捕获图像，送入模型进行推理，根据得到的结果生成控制指令下发给底盘进行人体跟随。

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BLIP (Bidirectional Encoder Representations from Images and Text Pre-training) 是一种用于多模态任务的预训练模型，它可以处理图像和文本的联合表示。BLIP 中的 Q-Former 是一个用于处理图像特征并与文本特征进行交互的 Transformer 模块。Q-Former 被设计用于…

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