本系列视频了解如何利用 MATLAB 和 Simulink 为机器人和无人机设计感知系统。这个视频系列中 MathWorks 专家将分享计算机视觉、深度学习和信号处理等主题的专业知识，重点讲解如何帮助机器人和无人系统了解其周围环境。本系列视频还介绍成功利用 MATLAB 和 Simulink 进行感知系统设计的学生竞赛团队。▼
了解如何利用光流算法通过借助于前置摄像机自主导航载具避开障碍物。https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/94095-obstacle-avoidance-with-camera-sensor-using-simulink
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利用 Ground Truth Labler App 生成高质量基准真值数据，这些真值数据可用于训练和评估对象检测器。 https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/69180-using-ground-truth-for-object-detection
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利用所标注的基准真值数据训练和评估目标检测器。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/69180-using-ground-truth-for-object-detection携手 Roberto Valenti 和 Connell D’Souza 探讨如何利用 “传感器融合与跟踪工具箱” 进行传感器融合，从而估算方向。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/69421-sensor-fusion-for-orientation-estimation 携手 Mark Schwab 和 Connell D’Souza 演示如何使用“滤波器设计器”应用程序，以及交互设计可在 MATLAB 或 Simulink 中实现的数字信号处理滤波器。
查看 Filter Design app 文档：
https://ww2.mathworks.cn/help/dsp/ug/use-fdatool-with-dsp-system-toolbox-software.html#brdozpo 来自安布里-里德尔航空大学Embry-Riddle Aeronautical University机器人协会的 Stephen Cronin 演示如何利用 MATLAB 检测水下声信号的波达方向。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/64341-matlab-and-simulink-robotics-arena-direction-of-arrival-estimation-with-matlabNeha Goel 和 Connell D’Souza 一起探讨深度学习的数据预处理，了解如何调整图像大小，创建标注训练、验证和测试数据集，从而训练和测试对象检测模型。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/73954-deep-learning-for-object-detectionP8：在 MATLAB 中设计和训练 YOLOv2 网络
Neha Goel 和 Connell D’Souza 一起探讨如何设计和训练 YOLOv2 实时对象检测神经网络。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/73954-deep-learning-for-object-detectionNeha Goel 和 Connell D’Souza 一起演示如何利用“开放式神经网络交换”（ONNX）将经预训练的深度学习网络导入 MATLAB 并执行迁移学习。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/73954-deep-learning-for-object-detectionP10：将 YOLOv2 部署到 NVIDIA Jetson
Neha Goel 和 Connell D’Souza 一起探讨如何利用 GPU Coder 将 YOLOv2 对象检测模型部署到 NVIDIA Jetson。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/73954-deep-learning-for-object-detection 通过实现基于故障的可根据现有机器人信息重构物体重量的估算，将抓取物体的重量信息包含在机器人操控算法中。
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/81543-mass-estimation-for-manipulators-using-sliding-mode-observer▼
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