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本文介绍如何实现互联网范围内对ROS机器人的控制
RobotCA原版的APP是使用国外的地图，在国内访问不了，本文将介绍如何使用高德地图来替代原有的地图
进入RobotController后，表示APP已经和机器人连接，可以通过APP对机器人进行控制，对机器人状态进行监控.
RobotChooser, 作为APP运行起来的Activity，配置为Main Action, 为用户呈现一个新增机器人，配置配置机器人的界面
RobotCA是采用Eclipse进行开发，在DiegoAPP中将整个项目迁移到了Android Studio 3.4开发，并做了升级，支持最新Android版本。
ROS里面有一个非常好用的AR标签包，可以产生AR标签，识别AR标签。我们可以基于此功能实现很多好玩的AR应用，
本文中将介绍如何对ros_arduino_bridge进行修改，以使支持对两路电机用不同的PID参数调速
EAI F4激光雷达是EAI最近推出的低成本二维激光雷达，具备极高的性价比，本文在Diego使用EAI F4雷达。
机器学习中最经典的例子就是MNIST通过图片来识别0~9的数字，这篇文章将介绍如何将基于Tensorflow MNIST整合到Diego1#机器人中作为一个节点
风格迁移，就是将一种图片的风格迁移到其他图片上，改变其他图片的风格，很好玩的一个人工自能模型。
这篇文章就基于google提供的示例代码，制作一个ROS节点，订阅Image主题，然后调用Object detection api来识别，再将识别的结果，通过CompressedImage消息发送出去。
google最近公布了基于tensorflow物体识别的Api，本文将利用Diego1#的深度摄像头调用物体识别API，在识别物体的同时计算物体与出机器人摄像头的距离。
