回顾2018年，因为科研工作忙碌，几乎没有新写文章，很多设立的目标没有达成。2019年需要再接再厉。
今年，我想主要围绕我自己的工作写一些中/英文的技术文章，在技术深度上稍加挖掘。云飞实验室在2019年设下的计划有：
敬请期待。2019年和诸位一起努力。
Markdown是一种语法简洁的标记语言 (Markup Language)。Markdown可以使用任何一种纯文本编辑器进行编辑，同时可以渲染、生成HTML。Markdown虽然是标记语言，但是和HTML比起来具有更好的可读性。与富文本(Rich Format Text, RTF)格式相比，Markdown的纯文本特性让使用者可以更加关注内容，专注于文字的表达。我多年前在友人的推荐下开始尝试用Markdown写作。我一开始并不习惯这种所写和所得分离的方式，但是之后也慢慢习惯、喜欢上了这种内容与格式分离的文字编辑方式。此文我整理了我关于Markdown的认识（本文也是通过Makrdown书写的），同时我推荐大家开始尝试用Markdown生产笔记、日记、文档、博客等文字信息。
先说一下Markdown语言的优势：
然而Markdown也并非完美：
三年前，我在做硕士毕业设计的时候第一次使用Evernote（印象笔记）收集资料，之后就一直使用Evernote记录一些备忘和生活琐事，但也没有形成相对完整的系统。开始读博士之后，我习惯随手在论文上记批注和笔记，觉得这样个人观点和原文的耦合度会比较高。但是等到要检索和引用资料时，脑中对这些知识点有些印象，可很多资料就是找不到出处，这时又要重新谷歌或者去翻文件夹。这让我思考是否需要将笔记做成电子形式，这样检索和使用的时候会比较方便，知识也能线性积累。去纸化的过程是比较痛苦的，因为我们从小到大习惯了纸质笔记这种记录方式。我们的工具十分简单（纸和笔），却可以记录各种类别的信息（文字、结构图、流程图、批注）。然而到了电子时代，我们可用的工具很多，但却很难形成和纸质笔记相比的“灵活性”。当然，相比传统的笔记方式，电子笔记可以多次修改、任意排序和整理、发布和分享、互相引用与检索，但有的时候却不如传统笔记那么“直观”和“简单”（想想用pdf做标注 v.s. 在书上直接做批注 或是 用画图软件画一个流程图 v.s. 在纸上随手画一个流程图）。在过去的一年时间里，我一直在思考和实践电子化笔记系统的可行性，以及如何凸显和最大程度发挥电子笔记的优势。而我发现，电子笔记不仅有上述提到的几个优势，还可以成为构建和强化知识系统的有力工具。
这里，我将一切广义上可以提高人对某一事物或领域的认知或记忆的信息（以文字为主）称为知识，而将通过计算机、平板、手机等手段记录个性化知识的方式称为电子笔记。此文分享了我对于知识和记笔记的理解，以及通过电子化工具构建知识系统的思考和经验。
上一节聊了我为什么需要将笔记电子化的动机，现在简单说一下我们为什么需要记笔记。每个人都有这样的经历：和别人聊天时，总是有一些感觉在嘴边的东西，大脑却无法回忆起来；或者某天去超市购物时，明明觉得需要买什么，却怎么也想不起来。不管我们认不认同，人脑的潜力不是无限的。理解我们自身局限性的其中之一，就是认识到人脑是有局限性的，并且记忆的容量是有限的。所以构建一个笔记/知识信息系统，就是要补偿人脑的这种局限性，将笔记系统作为我们的第二大脑。这个观点已经得到了主流大众的认可。我们知道记笔记需要花费时间，这种时间实际上是一种对未来的投资。我们一般记录事情的动机有两个：一是为了增强对摄取信息的认知；二是为了日后需要的时候可以回想起来。大部分人也应该可以认同记笔记是强化知识的重要手段。除此之外，记笔记的核心价值是“使用”。也就是说，一个好的笔记应该是有使用价值的。一个shopping list可以让你在逛超市的时候买齐所有的东西；一篇日记让你可以回忆过去自己经历的事情；一篇论文笔记让人在需要的时候可以快速回忆起论文的核心观点；一个programming reference可以让你在编程的时候快速想起API的用法，而不用每次都去Google. 这些都是使用价值，是你记录时投资时间换来的回报。记录信息的本质是提供使用价值，所以评价一个笔记系统也应该用”可使用性”为评价方式。有一种观点是：现在（几乎）所有的信息都能在因特网上搜索到，所以需要信息的时候都可以即刻去搜索。这种观点本身没有问题，但是以目前的搜索技术和因特网的归档程度而言，这种方式的时间开销更高：因为你要从海量信息中筛选、判断、提炼出你想要的那一部分信息。而笔记则是“一次记录，多次使用”，一劳永逸。并且有新的知识点时，可以修改、完善之前的知识（另一点电子笔记的优势就是修改起来十分简单）。我们记笔记，就是让笔记成为知识的载体，也是为了日后需要这个知识时提供便捷。
又是新的一年。岁月匆匆，不给人时间回头看看，就又让人上路了。
今年更新了10篇左右的博文：
明年的工作计划：
最后祝大家2017年工作、学习顺利！
KickStarter是国外最著名的众筹网站。项目发起者可以在只有基本idea的情况下提前发布产品信息，以获得来自个人的资金支持，达到满意的标准后再进行产品的实际生产，从而减少了产品发售的风险。 这几天在KS上比较热门的科技项目都是智能设备/可穿戴设备，这里我聊一聊几个我最近关注的项目。
项目主页：https://www.kickstarter.com/projects/scanse/sweep-scanning-lidar/description
▲ 图1. Sweep低成本激光雷达
激光雷达是机器人常用的传感器外设，用于快速扫描、感知环境存在中的障碍物。激光雷达通过激光旋转扫射，再测量激光返回时间的方式，对周围障碍物的距离进行快速估算。传感器输出的点云数据可以进行三维建模，最终辅助机器人进行导航。目前常用的激光传感器品牌为 HOKUYO，售价在几万至几十万元。传统的激光雷达使用光学振镜进行激光扫描，通过计算激光束相位差进行距离计算。而低成本的激光雷达通过电机控制激光的发射角度，使用视觉原理进行距离估算。在牺牲了扫描速度的情况下，大幅度降低了成本。关于低成本激光雷达的设计原理，可以参照CSK兄的博文：自制低成本3D激光扫描测距仪(3D激光雷达)。
▲ 图2. Sweep工作在四轴飞行器上（慢速摄影）
以下是由IEEE Spectrum网站整理的Sweep与其他常见激光雷达的参数对比。Sweep的价格只有专业激光雷达的1/5，但刷新速度（Scan Rate）只有专业传感器的1/4。其检测距离精度为1cm，精度为1 – 2%，可以满足一般的机器人地图构建与导航应用。图表中的 robopeak 现改名为 SLAMTEC，RPLIDAR 也在最近推出了新款 RPLIAR A2，在性能上相比一代做了很大提升 (10Hz刷新率)，价格和Sweep也很相似。目前Sweep的众筹已经结束，最终筹款$272,990，共有1,010个支持者。官网上可以预购，价格为$255，折合人民币1680元。
▲ 图3. Sweep与其他激光雷达的参数对比
项目主页：https://www.kickstarter.com/projects/597507018/pebble-2-time-2-and-core-an-entirely-new-3g-ultra
▲ 图4. Pebble智能手表第二代
大名鼎鼎的智能手表先祖Pebble再次回到KickStarter。这次他们带来的是最新的两款手表产品：Pebble 2和Pebble Time 2。前者是廉价型，后者为Premium高级版本。这次新版本的Pebble相比上一代的主要改变有：
1、增加了心率传感器。现在心率传感器已经是智能手表的标配了，Pebble自然要与时俱进；
2、增加了麦克风外设，支持语音信息回复，应该还可以通过Google Voice (Android) 和Siri (iOS) 进行语音控制）；
3、核心处理器从Cortex M3升级为M4，有更大的信号处理能力；
4、在增加了额外的传感器之后，防水能力从50m下降到30m，但是依然足够日常使用；
5、Pebble Time 2实际上是上一代的Pebble Time Steel，Pebble Steel这个型号可能不会再推出。
▲ 图5. Pebble 2和Pebble Time 2
▲ 图6. Pebble 2有五种可选颜色
新产品的两个版本Pebble 2和Pebble Time 2两者的主要区别有：
1、Pebble Time 2的屏幕尺寸更大 ，同时使用的是彩色e-ink屏，而Pebble 2是黑白灰度e-ink屏 （e-ink即Kindle所使用的电纸屏，功耗极低）；
2、外观和材质上，Pebble Time 2更佳，Pebble 2则看上去比较廉价；
3、当然，Pebble Time 2的价格比Pebble 2多70%。
2012年，不平凡的一年。
2012年年初，几乎是我最黯淡和绝望的时光。我经历了从学生角色到社会角色的转变，以及在这个过程中产生的“自我认知困境”。当时，其实我的工作状况已有好转，也有机会接触公司几个核心项目。不过，被负面情绪充斥过久之后，我还是决定在四月份离开。换了新的工作环境后，我度过了快乐而忙碌的下半年。这半年里，我参与研发了公司五款产品，拿到了初级职称，考过了中级软考。在提高技术能力的同时，也实践了一些完全不同的设计理念和架构。
虽然一切都很顺利，不过我的内心还是不乏波澜。尤其是创新，对我来说，已经显得越来越吃力了。一是不知在何时，热情开始逐步退却；二是随着技术领域的扩充，对知识的需求开始指数型增长。这很可能再一次爆发出来反应为认知困境与自我怀疑。
今年又一个成就就是，终于让创客活动从纸面变为了实践。自从2010年有“云飞社区”的想法后，组织、参与一个有成长性的开源组织的想法就一直在推动着我。虽然有了新车间和柴火空间的先河，不过我们目前做的还不算太好，或者说还没有找到关键的切入点。
谈到2013年，我倒是有很多期盼。一是可以实现自己远赴重洋的读书梦；二是可以继续坚持嵌入式事业，做出更多人认可的东西；三是父母奶奶身体健康。
2013也是我的本命年，希望新的一年一切顺利。
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博主 戴晓天 (YunFei) 致力于嵌入式系统与机器人研究。
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OpenGL
开源的图形库，可用于2D/3D机器人仿真。
其API分为3部分：核心库(gl)，实用库(glu)和扩展库(aux)，其扩展库已基本被glut取代。
如今OpenGL已经被大多数显卡在硬件上进行了支持，相比DirectX，OpenGL可以支持Linux等其他平台，跨平台型更好。
OpenCV
Open Source Computer Vision Library 开源的视觉库，可用于机器视觉、图像识别。
OpenCV于1999年由Intel建立，现在由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
RT-Thread
国产嵌入式操作系统，类似uCosII。
国内类似的比较出名的还有DJYOS。
ROS（Robot Opreating System）
ROS，是久负盛名的机器人操作系统，基于BSD许可。以下是官方的介绍：
ROS (Robot Operating System) provides libraries and tools to help software developers create robot applications. It provides hardware abstraction, device drivers, libraries, visualizers, message-passing, package management, and more. ROS is licensed under an open source, BSD license.
Kinect
最早用于X-Box的体感传感器，被发烧友改造为通用平台。今年10月，微软开放了它的SDK，Kinect成为了最受欢迎的交互传感器。
LUA
作者巴西人，目前排行与Perl、Python相当，是一个小巧、简单的脚本语言，可作为C/C++扩展。
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戴晓天 | Xiaotian Dai | (笔名: 云飞)
专注于机器人和实时系统
我相信未来是机器和人共生的世界。
邮箱: yfrobotics (at) gmail.com
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