对人类动作进行建模对于许多应用都很重要，包括动作识别 [12, 34]、动作检测 [49] 及计算机图形学 [22] 等。最近，神经网络被用于 3D 骨骼关节部位序列的长 [22, 23] 、短 [14, 37] 期预测。神经方法在其他模式识别任务中非常成功 [5, 20, 29]。人类动作是一种带有高级内在不确定性的随机序列过程。给定一个观察的姿势序列，未来的丰富姿势序列与之相似。因此，内在不确定性意味着，即使模型足够好，在预测未来姿势的一个长序列时，相隔时间较长的未来预测不一定能够匹配推断记录。因此，相关研究通常将预测任务分为长期预测和短期预测。短期任务通常被称为预测任务，可以通过距离度量将预测与参考记录进行比较来定量评估。长期任务通常被称为生成任务，更难定量评估。在这种情况下，人类评估至关重要。
部分代码： def get_head_pose(shape): # 头部姿态估计 # （像素坐标集合）填写2D参考点 # 17左眉左上角/21左眉右角/22右眉左上角/26右眉右上角/36左眼左上角/39左眼右上角/42右眼左上角/ # 45右眼右上角/31鼻子左上角/35鼻子右上角/48左上角/54嘴右上角/57嘴中央下角/8下巴角 image_pts = np.float32([shape[17], shape[21], shape[22], shape[26], sh
来源 https://www.zhihu.com/question/47736315
高精度，速度快，模型小是人脸关键点的实际使用必不可少的要求。为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个整洁的模型，该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。更具体地说，我们定制了一个与加速技术相关的端到端single stage 网络。在训练阶段，对每个样本进行旋转信息进行估计，用于几何规则的关键点定位，然后在测试阶段不涉及。在考虑几何规则化的基础上，设计了一种新的损失算法通过调整训练集中不同状态（如大姿态、极端光照和遮挡）的样本权重，来解决数据不平衡的问题。我们进行了大量的实验来证明我们的有效性，在被广泛采用的具有挑战性的基准测试中， 300W(包括iBUG, LFPW, AFW, HELEN，以及XM2VTS)和AFLW，设计并显示其优于最先进的替代品的性能。我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度，适合大规模或实时应用。
手把手教大家使用当下最流行的一款六轴（三轴加速度+三轴角速度(陀螺仪)）传感器：MPU6050，该传感器广泛用于四轴、平衡车和空中鼠标等设计，具有非常广泛的应用范围。
对于每个像我一样入坑四轴飞行器不久的新手来说，最初接触也颇为头疼的东西之一就是四轴的姿态解算。由于涉及较多的数学知识，很多人也是觉得十分头疼。所以，我在这里分享一些我学习过程中的笔记和经验，以便大家学习。
有很多种方式可以描述旋转，但是使用欧拉角来描述是最容易让人理解的。这篇文章将会介绍欧拉角的基础知识、欧拉角的问题和如何去解决这些问题，当然还有欧拉角无法解决的万向节死锁问题，在最后还会介绍如何将欧拉角转换成矩阵，便于程序计算。
SLAM的全称——Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图的构建)。它有三层含义，第一是进行机器人的姿态估计，第二是构建地图，第三是同时进行这两个事情。SLAM是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题，机器人构建地图的时候需要知道自己目前所在的位置(定位)，同时在定位到自己的位置之后要进行下一步——走，需要看周围的地图。
飞机姿态角是按欧拉概念定义的，故亦称欧拉角。飞机姿态角是由机体坐标系与地理坐标系之间的关系确定的，用航向角、俯仰角和横滚角三个欧拉角表示。
为了能够科学的反映物体的运动特性，会在特定的坐标系中进行描述，一般情况下，分析飞行器运动特性经常要用到以下几种坐标系统1、大地坐标系统；2、地心固定坐标系统；3、本地北东地坐标系统；4、机载北东地坐标系统；5、机体轴坐标系统。 其中3、4、5在我们建模、设计控制律时都是经常需要使用的坐标系，描述物体（刚体）位姿信息的6个自由度信息都是在这三个坐标系中产生的
实际上，对于夹角的顺序和标记，夹角的两个轴的指定，并没有明确的规定。因此当用到欧拉角时，需要明确地表示出夹角的顺序，指定其参考轴。合法的欧拉角组中，唯一的限制是，任何两个连续的旋转，必须绕着不同的转动轴旋转。因此，一共有12种表示。
我们知道陀螺仪使用来测量平衡和转速的工具，在载体高速转动的时候，陀螺仪始终要通过自我调节，使得转子保持原有的平衡，这一点是如何做到的？带着这个问题，我们来看一下这个古老而又神秘的装置的工作原理。
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
Quaternion中存放了x，y，z，w四个数据成员，可以用下标来进行访问，对应的下标分别是0,1,2,3 其实最简单来说：四元数就是表示一个3D物体的旋转，它是一种全新数学数字，甚至不是复数。 四元数其实就是表示旋转。
，这称之为轴角旋转(Angle-Axis Rotation)。这里，我们可以给出两个结论：
在本节中，将介绍和导出对实时图形必不可少的几个矩阵变换和运算。首先，我们介绍了欧拉变换（连同它的参数提取），这是一种描述方向的直观方式。然后我们谈到从单个矩阵中反演一组基本变换。最后，导出了一种方法，可以绕任意轴旋转实体。
一个刚体在三维空间中的运动如何描述？ 我们知道是由旋转加平移组成的，平移很简单，但是旋转有点麻烦。 三维空间的刚体运动的描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数、欧拉角。 刚体，不光有位置，而且还有姿态。相机可以看成是三维空间的一个刚体，位置指的就是相机在空间处于哪个地方？而姿态指的是相机的朝向（例如：相机位于（0, 0，0）点处，朝向正东方）但是这样去描述比较繁琐。
使用到halcon的CreatePose算子，生成不同的Pose，并且可以将pose通过算子pose_to_hom_mat3d转换成4*4的RT矩阵。每个pose的生成，都包括TX,TY,TZ,RX,RY,RZ和一个旋转顺序type决定。Halcon的描述中，type可以定义位’gba’,'abg’等常用模式，但是我们实际于机械手配合做项目时，不同厂家的机械手所对应的RX,RY,RZ或A,B,C的值都不一样，并且和halcon的描述类型也无法直接对应，那如何解决这个问题呢
本文介绍我们最新发表在IEEE Transaction on Multimedia(TMM)的工作，采用姿态传感器信息的深度在线视频稳像。在该论文中，我们构建了含有7种典型拍摄场景的数据集。并且设计了一种自适应地滤波模型，仅使用3或者10帧的缓存，高效地进行路径优化。
前面说的用3×3矩阵矩阵描述姿态，9个元素，6个约束条件，实际上只有3个独立元素。即用3个独立元素即可描述机器人姿态。常用的有RPY角，欧拉角和四元数。
文章：Single-Shot is Enough: Panoramic Infrastructure Based Calibration of Multiple Cameras and 3D LiDARs
介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
人脸姿态估计算法，主要用以估计输入人脸块的三维欧拉角。一般选取的参考系为相机坐标系，即选择相机作为坐标原点。姿态估计可用于许多业务场景，比如在人脸识别系统的中，姿态估计可以辅助进行输入样本的筛选（一般人脸要相对正脸才进行召回和识别）；在一些需要人脸朝向作为重要业务依据的场景中，人脸姿态算法也是不可或缺的，比如疲劳驾驶产品中驾驶员的左顾右盼检测。
这篇郭先生就来说说欧拉角和四元数，欧拉角和四元数的优缺点是老生常谈的话题了，使用条件我就不多说了，我只说一下使用方法。
在前面几篇跟SETTLE约束算法相关的文章（1, 2, 3）中，都涉及到了大量的向量旋转的问题--通过一个旋转矩阵，给定三个空间上的欧拉角
表达旋转变换最简单的理解是三种旋转矩阵（绕X轴旋转矩阵，绕Y轴旋转矩阵以及绕Z轴旋转矩阵）级联。而欧拉角同样也有三种：航向角heading，俯仰角pitch和滚转角roll；其中，航向角heading有时也被称为偏航角yaw。三个欧拉角定义的矩阵级联也可以定义成旋转矩阵，这种旋转变换也叫做欧拉变换。
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题，只有解决了车辆的位置和姿态，才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。
AVM环视系统中相机参数通常是汽车出厂前在标定车间中进行的离线阶段标定。很多供应商还提供了不依赖于标定车间的汽车自标定方法。自标定指的是：汽车在马路上慢速行驶一段路，利用车道线等先验信息标定出相机的外参。
首先先来缕一缕思路，如果要实现turtlebot2跟随turtlebot1，则需要知道两台机器人之间的位置和姿态的关系。
TF是Transformations Frames的缩写。在ROS中，是一个工具，提供了坐标转换等方面的功能。
Transform组件用于控制物体的位置，旋转和缩放，这里面涉及两个重点，一个是坐标系，这个包括局部坐标系和世界坐标系的关系，另外一个是父子节点，GameObject的父子节点关系是通过Transform组件来维护的。
1-30ms：极快，几乎察觉不出延迟，玩任何游戏都特别顺畅。 31-50ms：良好，可以正常游戏，没有明显的延迟情况。 51-100ms：普通，对抗类游戏能够感觉出延迟明显，有卡顿情况。 >100ms:差，无法正常游戏，会有丢包并掉线现象。 可以查看是否延迟 第一招：修改无线路由器的信道 1，首先我们进入无线路由器的设置页面，在无线网络设置中找到信道设置。 信道设置 2，开启WDS并扫描周围无线网络情况。 开启WDS 3.根据周围无线网络信道选择比较少人知道的信道。 选择比较少人知道的信道 4.重启路由器，看一下网络延迟是否降低了？ 第二招：更改无线频段 此种方法与更改信道的原因相同，因为现在我们使用的路由器大部分都在使用2.4GHz的频段，5GHz频段使用的比较少，我们可以可以把路由器更改并使用5GHz的频段。 更改频段为5GHz 第三招：升级无线路由器固件 有的时候，由于固件原因，无线路由器会因为估计错误导致WIFI的不稳定情况，所以建议大家每隔一段时间登陆路由器检查更新固件。 家里的WIFI出现延迟，也有可能是连接的人数过多，可以查看下，自己家里的WIFI是否被其它人盗用，最好可以绑定MAC进行连接，或者更换一个比较复杂的密码。
旋转角过渡：测试角度: 0,45,0旋转到 120,90,100【可以看到旋转绕了一圈】
两个点云要注册在一块，一般分两个步骤：先做一个大致的对齐，也就是所谓的初始注册，一般可以通过一些可靠的点对来计算得到（如图3所示）；然后在初始注册的基础上进行精细注册，提升注册的精度（如图4所示）。精细注册的方法，一般采用ICP算法，也就是最近点迭代的方法。
机器人的连续路径规划主要涉及到基座姿态、机械臂末端位置或者姿态的规划，在此过程中，位置可以通过三维矢量唯一表示，因此对于机械臂末端位置的规划主要是针对三维向量坐标的规划，而对于姿态的规划，由于姿态表示的方法不唯一，因此会衍生出多种姿态规划方式。但是不管是针对位置以及姿态的规划或者插值，其相应的规划算法具有通用性。
这篇文章本该放到OpenGLES的专题，OpenGL里最复杂最丰富多变的摄像机矩阵会用到欧拉角的概念。 咱们放到普通iOS开发来讲这个概念，因为很多时候我们需要监测手机运动状态，而监测手机运动的CoreMotion框架里，也有欧拉角这个概念。 CoreMotion CoreMotion一直以来就不算是个新事物，我特地从官网查证了下，CoreMotion从iOS4就开始支持。 许多人不知道CoreMotion，是因为没做过相关的需求，其实这个也不是多难的技术，稍稍理解学学就会。 CoreMotion能做什么
旋转向量 1，初始化旋转向量：旋转角为alpha，旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 2，旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.toRotati
目录 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装： （2）移动文件 二：使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三：其他用法示例 📷 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。 官网：Eigen 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装： https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
Unity小知识点模板 Unity 小科普 老规矩，先介绍一下 Unity 的科普小知识： Unity是 实时3D互动内容创作和运营平台 。 包括游戏开发、美术、建筑、汽车设计、影视在内的所有创作者，借助 Unity 将创意变成现实。 Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。 也可以简单把 Unity 理解为一个游戏引擎，可以用来专业制作游戏！ ---- Unity小知识点学习
四轴上电待机：上电后，航灯不亮，接收机LED闪烁，此时打开遥控器，将左右油门下拉到最小，接收机收到信号LED常亮.
上述主要包含主任务和零空间任务。一般适用于七自由度机械臂的控制，更多的优先级任务分解会导致较大的计算量，对机械臂的控制系统要求也更高。对笛卡尔任务进行任务分层，主要是针对特定的对接任务优先保证主抓捕方向上相关的位置或姿态的任务精度控制，从而保证捕获目标的顺利进行。机械臂有充足的自由度完成高优先级任务；而次级任务 的任务精度是在保证高优先级任务精度下，机械臂尽可能完成次级任务；零空间的任务是在高优先级任务和次级任务均完成的情况下，在二者的零空间内进行机械臂的自运动构型调整。
摘要 : 数据手套在人机交互中提供了一种有效的人机交互手段，从数据手套的理论出发，本论文利用一些硬件设备以及软件开发环境，设计了一款可以与机械臂、虚拟手等终端交互的数据手套。硬件设备包括弯曲度传感器、MPU6050六轴传感器、HC-05蓝牙串口通信模块、TFT显示屏、STM32F103最小系统开发板，数据手套软件开发平台为Keil uVision5，所用的开发语言为C语言，在系统调试的时候用到了匿名四轴上位机和串口调试助手，用来对MPU6050六轴传感器和弯曲度传感器进行调试，此外在整个系统中移植了UCOS-II嵌入式实时操作系统，保证了数据在传输时的实时性和高效性。实现了数据手套对五轴机械臂的控制以及人手到虚拟手的动作映射。
以遨博I5机械臂为例，使用改进的Dh参数，在matlab机器人工具箱中进行验证，最后将变换矩阵T转为位置和姿态(欧拉角)。
根据冗余空间机器人的拓扑形式，建立其运动学方程，进而可以得到各个部分之间的位置关系、速度关系以及加速度关系。基座的运动将会引起机械臂末端的位置和姿态的变化，由于空间机器人在自由漂浮状态系下的动量守恒，任意时刻基座的动量和机械臂的动量可以表示成一阶微分形式，进而，基座的运动关系可以表示为机械臂的各个关节角度的表达式。
坐标系转换在很多方面都会用到，比如机器人中的骨骼关节间的空间关系，GIS中的坐标系，渲染和计算机视觉中的相机等，往往需要采用矩阵来实现不同坐标系间的转换。因此，这里主要涉及到几何和线性代数两方面的数学知识。
从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是快速解算，结合三轴地磁和三轴加速度得到漂移补偿和深度解算。 姿态的数学模型坐标系 姿态解算需要解决的是四轴飞行器和地球的相对姿态问题。地
Unity中的 rotation 、 localRotation 和 eulerAngles、localEulerAngles都是用来表示旋转的一个API
文章：A decentralized framework for simultaneous calibration, localization and mapping with multiple LiDARs
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