Kibana仪表板分享：移动机器人运动学模型与大数据可视化实践

本篇文章主要探讨了关于"分享仪表板"在四轮全方位轮式移动机器人运动学模型研究中的应用，特别是在Kibana这款开源、易用的大数据分析和可视化工具中的具体操作。Kibana，作为Elasticsearch的重要组成部分，被用于监控、管理和分析数据，7.1版本的Kibana提供了用户友好的界面，使得数据可视化变得零成本且直观。 文章详细介绍了如何在Kibana中分享仪表板，包括步骤：首先打开要共享的仪表板，然后在菜单栏中选择"分享"选项，复制链接或嵌入代码。分享的链接可以是实时更新的仪表板，也可以是特定时间点的静态快照，确保只有具备Kibana访问权限的用户才能查看这些嵌入式仪表板。这在商业智能环境中具有重要意义，它帮助团队快速传达关键指标和发现，提高决策效率。 作者Adam拥有深厚的IT背景，不仅是嵌入式系统和大数据平台的专家，还涉足人工智能领域，尤其是搜索引擎、推荐算法和深度学习等技术。他强调了在实际应用中，虽然算法和人工智能技术有着重要的理论价值，但在许多领域，如自动驾驶，实际应用面临诸多现实挑战，比如复杂道路环境和安全性问题。他认为，目前市场上的过度炒作往往源于利益驱动，而非技术成熟度，例如对于无人驾驶技术的过度宣传并未达到应有的水平。 作者Adam的观点提醒我们在推进AI技术的同时，应保持冷静和理性，脚踏实地，关注技术的可行性和实际应用效果，避免盲目跟风和过度期待。文章通过分享Kibana仪表板的使用方法，揭示了数据可视化的实用价值，同时也提出了对人工智能技术发展的深入思考。