pose机无法定位

1、pose机是什么

pose机指的应该是POS机，这是一种常见的银行卡支付工具。很多信用卡持卡人为了养卡，会选择自己办理一台个人POS机进行刷卡。这种刷卡行为是需要小心的，因为办理个人POS机会面临以下这些风险。

（一）POS机费率不稳定。很多POS机机构会利用持卡人的贪心，向他们推荐所谓的低费率、甚至是“免费”的POS机。虽然这些POS机机构承诺会提供低费率，但是这些低费率的POS机往往需要持卡人先支付一笔押金，还对持卡人的刷卡次数和刷卡金额提出了要求。如果持卡人不能满足这些要求，不仅POS机的费率会升高，还会损失之前缴纳的押金。

（二）盗取银行卡信息。很多机构会对个人POS机进行非法改装。如果不法分子在POS机里装入信息盗取装置，持卡人的身份证、手机号、银行卡、支付密码等信息都可能被盗取。这会让持卡人面临严重的经济损失。

（三）可能影响自己的信用。大多数持卡人办理个人POS机的目的就是为了提高自己信用卡的信用额度，而使用违规的个人POS机进行刷卡，会出现跳码、乱码等现象。这会影响银行对持卡人的信用评价，很可能导致信用卡被降额甚至是封卡。

2、pose机获取基站信息失败-10

获取基站信息校验失败的原因有:
1，所插入的手机卡不是能够上网聊天的智能卡，按要求换卡；
2，卡没有正确插入，按要求插好；
3，正确插好手机卡，并检查机顶盒的智能卡是否插入正确后，再开机调试。

3、pose机显示读非接卡出错是什么原因导致的?

分为两种情况： 1、硬件不具备 2、软件不具备 解决途径： 硬件不具备的机具需要联系POS机维护方进行更换机具，如果软件不支持的话，联系POS机维护方进行软件升级就可以了

4、怎么办理pos机啊

一、pos机可以直接去银行办理， 也可以找第三方代理机构， 它们还是很乐意办理的， 毕竟pos机刷卡都会有一定的费率，一般都是商家支付，个人使用信用卡或者储蓄卡刷卡不会产生任何影响。办理pos机的流程是：
1、申请人准备好自己的身份证、营业执照、税务登记证、固定的经营场所证明等材料到银行;
2、在柜台上申请办理pos机，提供材料;
3、银行会进行审核，审核通过后会给你办理pos机。，等待银行审批，公司业务一般在3个工作日到10个工作日不等，费率在0.38-0.6之间，有些银行需缴纳押金，有些是在账户冻结一部分资金作为押金。
4、POS机核发下来后，业务员会联系上门安装，匹配终端和商户，设置POS机登录帐号和密码。
5、最新的机型需要对POS机进行定位和测试，老的机型只需要测试能否使用即可。新机型可以直接扫描二维码，收款更简单方便。
二、POS机的选择。POS机一般有银行发行和第三方支付发行两种。企业最多选择的还是银行的POS机，联系比较方便，服务好，也更安全。缺点是流程多，局限性大，通常需要在开户行办理。个人或个体户使用第三方POS机较多，流程简单，办理方便，很多上门办理的几乎不用自己麻烦。
三、办理POS机所需材料：企业需要提供营业执照复印件，开户许可证复印件，法人身份证复印件，银行帐号，开户行，业务办理申请表（由业务员提供）。原件也会验证，加盖公章。个人只需要提供身份证、银行卡，开户行。
扩展资料：pos机是一种多功能终端， 把它安装在信用卡的特约商户和受理网点中与计算机联成网络， 就能实现电子资金自动转账，它具有支持消费、预授权、余额查询和转帐等功能，使用起来安全、快捷、可靠。pos机现在都免费办理， 在办理时一定要注意费率的问题， 毕竟消费者刷卡消费后， pos机持有者会付出一定的费用，不过每个行业国家都做出了明确的规定，比如百货的刷卡手续费为0.6%，超市为0.38%，餐饮类费率为0.6%。 大家都知道，通过银行办理pos机肯定非常靠谱、安全，但不太了解银行个人pos机怎么办理，今天老侯把办理的详细流程给大家介绍一下。
一、个人在银行申请商用pos机
如果你有自己的商铺，办理pos机的目的是商铺日常收款使用，那么就可以在银行办理pos机。
1、所需材料
准备法人身份证、营业执照、公章、本人身份证原件及复印件。
2、申请流程
将相关材料提交给银行工作人员，然后填写pos机申请单即可。
3、等待审核
银行会根据你提交的相关材料及公司经营情况决定是否可以办理pos机。
4、pos机注册
下载银行的APP，实名注册认证即可使用。
二、个人在银行申请个人pos机
如果你办理pos机的目的是日常刷个人信用卡，由于个人没有营业执照，所以是无法通过银行申请pos机的，此类个人pos机只能通过第三方支付公司来办理。
1、所需材料
准备本人身份证、储蓄卡、信用卡。
2、申请流程
首先要找到靠谱的第三方支付公司代理商，了解清楚刷卡费率、使用成本问题，然后代理商将个人pos机邮寄给我们。
3、pos机注册
使用第三方支付公司官方APP注册账号，绑定个人储蓄卡，认证个人信用卡，扫描pos机背部条码绑定设备，即可正常使用。 办理POS机的具体流程可能会因不同的POS机服务商、银行或地区而有所不同，但一般来说，您可以按照以下步骤进行：
1.选择POS机服务商或银行：您可以在当地的商业银行或POS机服务商处咨询和比较POS机的费率、服务内容和申请条件等信息，然后选择一个合适的供应商。
2.准备申请材料：一般来说，您需要准备营业执照、身份证、银行账户等相关材料，以证明您的个人或企业身份和资质。
3.提交申请：完成申请材料后，您可以将申请材料提交给POS机服务商或银行进行审核和处理。
4.签订合同：如果您的申请通过审核，您需要签订POS机使用合同，并按照合同约定支付相关费用和押金等。
5.安装和调试：安装和调试POS机是办理流程的最后一步。您需要根据POS机服务商或银行的要求，安装和调试POS机，确保它能够正常使用。
需要注意的是，不同的POS机服务商和银行要求可能会有所不同，具体的申请流程和要求可能也会随时变化。因此，如果您有具体的问题或疑虑，建议您直接咨询相关服务商或银行的工作人员以获得更具体的指导。 中国银行安装pos机时不收任何费用和押金，只是在使用过程中，由商户支付刷卡的手续费，手续费一般按照刷卡金额的1%-2%左右，具体情况需要根据商户的具体行业来定，有些行业（如批发行业和航空售票等）可以申请20元和50元封顶的pos机\x0d\x0a\x0d\x0a申请银行刷卡机需提供以下证件：\x0d\x0a1、税务登记证副本（复印件）\x0d\x0a2、营业执照副本（复印件） \x0d\x0a3、组织机构代码证副本（复印件）\x0d\x0a4、开户银行许可证（复印件）\x0d\x0a5、法人身份证复印件，以及公章和人名章\x0d\x0a以上五证需加盖公章和法人章\x0d\x0a\x0d\x0a销售款一般24小时内即可直接转到商户帐上，可直接提取现金，没有金额限制，保证资金安全。

5、机器人抓取时怎么定位的?用什么感测器来检测

机器人抓取时怎么定位的？用什么感测器来检测

机械手动作是靠伺服电机上的编码器反馈到工控机处理中心讯号与预设定引数比较、修正再输出给伺服电机执行精确定位的。也就是说靠预先程式设计决定的，不是靠感测器定位的。程式设计可解决机械手三维空间动作精确方向、速度、执行时间…………

依靠定位点以及零点位置，机器手定期修正累加误差，抓取最高阶的是应用影象技术，配合物料定位点。

一般是照相定位的。感测器是COMS或者CCD。

用预先程式设计及其执行中该伺服电机轴尾的编码器反馈讯号至计算中心精确修整偏差定位的。

机器人家上了解到，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的资讯。所以，机器视觉的研究大概有这几块：
物体识别（Object Recognition）：在影象中检测到物体型别等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；
位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机座标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；
相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机座标系下的座标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物 *** 姿转换到机器人位姿。
当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：
0. 相机标定
这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机座标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人座标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：
Eye to Hand：相机与机器人极座标系固连，不随机械臂运动而运动
Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）
只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机座标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到一个座标系环
而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的座标环。
1. 平面物体检测
这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变数。
目前，很多智慧相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。 另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。
2. 有纹理的物体
机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。
幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强区域性特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of puter vision 60.2 (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种部落格，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机影象中寻找到与资料库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。
对于不会变形的物体，特征点在物体座标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与资料库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机座标系下的位姿。
↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。
3. 无纹理的物体
好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：
我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。
简单而言，这篇论文同时利用了彩色影象的影象梯度和深度影象的表面法向作为特征，与资料库中的模板进行匹配。 由于资料库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物 *** 姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物 *** 姿，我们就可以直接采用 ICP 演算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机座标系下的精确位姿。
当然，这个演算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。
4. 深度学习
由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。
首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别演算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物 *** 姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的演算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation neork 在彩色影象上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。
当然，直接用神经网路做位姿估计的工作也是有的
它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 资料（只关心一个patch，用区域性特征可以应对遮挡）；每小块有一个座标（相对于物体座标系）；然后，首先用一个自编码器对资料进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。
5. 与任务/运动规划结合
这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供资讯，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模组相结合。
我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。

机器作定位由先由工程式设计决定空前、左右、位置定位精度由伺服电机同轴尾端编码传器反馈讯号经伺服电机驱卡至处理处理再输作自微量调整

机器人多工位动作及其执行中定位全部由人工编写操作程式而决定的，此与感测器暂不搭界。若要根据生产工艺改进，则要重新编写程式，或在原程式中作修改调整。

机器人抓取定位是预先程式设计的，工控机输出带动伺服电机精确定位，包括伺服电机编码器反馈讯号经电机驱动卡直至工控机进一步调整。若用感测器检测定位误差极大，根本不可能细微修正定位精度。

机器人抓取目前最常用的是通过视觉定位，CCD/CMOS感测器拍摄当前视野内图片，找到MARK点，算出偏移的座标和角度，再通过网口或者串列埠将资料反馈到机器人，机器人作出相应修正
----------众合航迅科技有限公司 邓经理为您解答

机器人动作定位由先由人工程式设计决定它在空中前后、左右、上下位置的。定位精度由伺服电机同轴尾端编码感测器反馈讯号经此伺服电机驱动卡至处理中心处理后再输出作自动微小量调整

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