2.经过长久的酝酿，感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口，带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面，我想只要合理控制粒子的消失，还是可以接受的。...结核运动学的一点知识，让小球拥有位移，速度，加速度的模拟，来实现运动，这里不过多赘述 我的这篇文章讲得非常细致。...thank_you.gif 1.粒子的状态更新： 其实也不复杂，就是在恒定时间流下对位移和速度进行运动学的累加 /** * 更新小球 */ private void updateBall()...，当然你也可以用任意的图片来进行粒子运动 关于Bitmap的粒子运动会新写一篇来详细的论述，敬请期待。...//粒子运动时刻 private boolean isOK;//结束的flag private int curBitmapIndex = 0;//当前图片索引 private Bitmap[] mBitmaps
一、目的： 掌握OpenGL中粒子的绘制、随机数的使用 二、代码： #include "stdafx.h" #include #include //srand...GL_LIGHT0); //打开0#灯 glEnable(GL_DEPTH_TEST); //打开深度测试 } void display(void) { //通过循环更新每个粒子的位置...装入单位转换矩阵 //平移 glTranslatef(0.0f, 0.0f, -4.0f);//总体旋转 glRotatef(rtri, 0.1, 1.0, 0.1); //每个粒子的位置变动...for (int i = 0; i < N; i++) { glPushMatrix(); //平移到第i个粒子位置 glTranslatef(...); glutReshapeFunc(reshape); glutKeyboardFunc(keyboard); glutIdleFunc(display);//设置空闲时调用的函数
对代码运行时间的描述基于MacBook Pro (MD101CH/A)。 3....角速度分布的推导过程 自旋是自然界中的常见现象，但它背后的详细统计学原理却很少被讨论。本文旨在启发人们思考这个问题。...给定一定数量的粒子（假设它们在球形空间均匀分布），使得它们具有相同的速度大小（假设为c）并且在三维空间中随机运动。...这样，在一定时间内它们的运动分量会产生围绕它们整体质心的旋转效应。...论文中所使用的图片 注意：成功运行这些代码，需要首先对下面的"MyDirection = **"进行修改。
从而实现了快速且可并行化的逐点去畸变，这种方法之所以可行，是因为我们非线性几何观测器具有强大的收敛性质，能够为敏感的IMU积分步骤提供可靠的状态估计初始化。...该算法具有以下四个主要贡献。 首先，本文提出了一种新的从粗糙到精细的技术，用于构建连续时间轨迹，其中导出了一组具有恒定加速度和角加速度的解析方程，用于快速并行的逐点运动校正。...在第二个模块中，利用非线性几何观测器将系统的状态与第一个组件的位姿输出进行更新，提供高频率且具有全局收敛性的位姿、速度和传感器偏差的准确估计，这些估计值然后初始化下一次运动校正、扫描匹配和状态更新的迭代过程...，其他方案也具有最小的收敛保证。...这一切都得益于我们的观测器具有强大的收敛性保证，可靠地初始化位姿、速度和偏差，以实现准确的IMU积分。我们的实验结果表明，与最先进的方法相比，DLIO具有更高的定位精度、地图清晰度和算法效率。
目前，这个领域的市场主要由ThermoFisher Krios主导，其具有300 keV场发射电子枪电子源，平行和相干照明，自动样本处理，高机械和电磁稳定性，能量过滤器用于从图像中移除非弹性散射电子（对于更厚的样本和断层图非常重要...除了直接探测器在分辨率和灵敏度方面的巨大改进，给出了更好的信噪比，它们的高速度也实现了一种新型的数据记录，其中图像作为视频记录。这捕捉了冰中的束流引起的运动，并允许视频子帧重新对齐，以便纠正运动模糊。...这些都极大地提高了冷冻电子显微镜的信号恢复和效率。 单粒子分析 单粒子工作流程（图2）从预处理开始，包括运动校正、对比转移函数（CTF）估计和粒子选择。...运动校正 将视频帧或平均帧的组别，细分为多个补丁，并进行对齐，以便检测并逆转视频帧间的样本运动。然后，可以对运动校正的帧进行剂量分配并合并，以获得更清晰的图像。...单粒子结构的精细化越来越与预处理相互连接，因为运动和光学失真校正的精细化使用中间结构来提供更好的模型进行相关性。对齐和校正参数的初始估计精度有限，因为信噪比低。
这意味着更多的肌肉需要刺激，这就产生了一个非常复杂的控制系统问题。而且我们还不能完全理解手部的复杂动作是如何在大脑中编码的。 Burkhart 的植入物在大脑运动皮层中，这个区域控制着手部的运动。...研究人员对运动皮层进行了广泛的测绘，获得了大量信息，能够展示一般的神经元活动是如何与整个手的运动以及每根手指的运动相关联的。...对于中风患者，使其接受神经肌肉电刺激来协助自主运动，帮助恢复运动功能。有相当多的证据表明，病人在电极刺激肌肉的同时尝试做动作，可以提高康复效果。...触摸和感知：功能性核磁共振成像显示了与手部运动相关的大脑活动。双向搭桥记录来自运动皮层的信号，并刺激感觉皮层。 ? 薄膜传感器测量压力和作用力，这些数据用来刺激感觉皮层中的电极。...刺激感觉皮层可能会给解读运动皮层神经信号的解码算法带来新的挑战（运动皮层就在感觉皮层的附近），接收到的电信号会有一些变化，因此必须学会补偿这些变化。 在这项研究中，研究团队还增加了其他刺激。
受多粒子动力系统的运动特性的启发，模型同时集成了等变性的强归纳偏差，以增强模型对变换的泛化能力，从而获得更好的性能。此外，模型进一步开发了适用于扩散模型的长程训练算法，以保证模型结果长程的物理一致性。...社会力模型的公式表示 终点驱动力 fdest，行人斥力 fped，环境和障碍物的斥力 fenv 人群运动具有两个核心特征，即异质性 (heterogeneity) 和多模态性 (multi-modality...扩散模型 + 多帧推演训练算法:实现长程移动模拟 与逐步重构观测数据分布的扩散模型不同，社会力模型将人群的运动化为一个多粒子动力系统，并且在每个时间帧中直接对每个行人的观测数据施加物理约束。...该模型具有以下特点： * 包含一个人群交互模块， 从社会力模型中获取见解以指导去噪过程； * 集成了从多粒子动力系统中导出的等变性质，增强了模型在变换中的泛化能力并优化了数据效率。...此外，行人交互具有等变性，即交互作用会随着对行人构成的类粒子系统的变换（如平移旋转等）而发生相同的变换或不变。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 激光slam学习日记——基于滤波器的 基于滤波的方法不适合大型场景，因为误差慢慢累积，没办法修复。...，我们知道上一时刻位姿和上一个位姿的运动情况，那我们可以根据这两个得到此时刻的位姿，进而得到此时刻的观测情况，但是我们一旦知道这时刻的位姿，那上一时刻的运动情况与观测便不再有关系了。...后验 = 最大似然 * 先验 先验：根据上一时刻位姿以及运动量估计出来的位姿概率 后验：在先验的基础上，通过观测得到更精准的位姿概率 简单说说：根据上面可以知道贝叶斯估计就是P(a, b)...所以所以所以，左边的式子一定是求位姿x的概率，右边是求z的概率，然后求z的概率我们可以用一个预测概率和一个似然概率表示，预测概率就是根据以往时刻的观测和运动初步估计x的概率，似然呢就是把用这个初步估计的...（主要给未来时候的自己看） 第一个图：没有观测的，所以只是一个均匀分布每个地方的概率都相等； 第二个图：到达第一个门，只有观测的时候，三个门的位置会出现高峰； 第三幅图：运动到第二个门不加观测
每个任务都包含一个或多个软体和一个操纵器，最终目标是通过规划操纵器的运动将软体变形为目标形状。智能体的设计遵循标准的强化学习框架，通过马尔可夫决策过程进行建模。...作为运动学刚体，操纵器的末端执行器由 7D 向量表示，由 3D 位置和 4D 四元数方向组成，尽管在某些场景中可能会禁用某些自由度。...值得注意的是，同一任务中的标识在橡皮泥的初始配置中具有固定的相对位置，从而在任务的不同配置中实现一致的粒子观察。结合粒子观察和操纵器状态，我们最终得到的观察向量具有 个元素。...动作 在每个时间步长，智能体以运动学的方式更新操纵器的线速度（必要时也包括角速度），得到大小为 的动作，其中 为3或6，取决于操纵器是否能否旋转。...在基于梯度的优化中，对于从状态开始的某个配置，初始化一个随机动作序列 。模拟器将模拟整个轨迹，在每个时间步长累积奖励，并进行反向传播以计算所有动作的梯度。
基于深度视觉描述机器人所处环境的几何地图与基于卡尔曼滤器、粒子滤波的扫描匹配定位方法是与概率推断方法相结合的经典代表，且有成功的应用。...3.基于概率估算的航位推算定位技术 在机器人定位过程中，存在许多不确定因素。比如机器人本身就具有不确定性、里程计误差的累积、传感器的噪声干扰以及机器人所处环境的复杂性、未知性等等。...其中，基于粒子滤波的概率估算实现机器人定位更加具有应用前景。粒子滤波，也称为序列蒙特卡罗，是20纪90年代中后期发展起来的一种崭新的滤波算法，其核心思想就是用随机样本来表述概率分布。...Dallert等人将粒子滤波算法同机器人运动、感知的概率模型相结合，提出了机器人蒙特卡罗定位的思想。核心思想就是用一组滤波器去估计机器人的可能所处的位置，即处于该位置的概率。...机器人定位采用SLAM方法实施对未知环境地图的实时构建应用于地图匹配的定位、以及研究更加高效的重采样和自适应采样的粒子滤波定位算法有较好的应用前景。
激光 SLAM 任务是搭载激光雷达的主体于运动中估计自身的位姿，同时建立周围的环境地图。而准确的定位需要精确的地图，精确的地图则来自于准确的定位，定位侧重自身了解，建图侧重外在了解。...用粒子滤波来估计机器人位姿， 将每个粒子用运动学模型进行传播，对于传播后的粒子用观测模型进行权重计算并根据估计的位姿构建地图。...在激光雷达领域， Lu F， Milios E 等人首次提出利用图优化（graph-based optimization） 的数学框架优化 SLAM 问题，通过非线性最小二乘方法来优化建图过程中累积的误差...在公开的 KITTI 数据集上，V-LOAM 算法精度排名第一， 而且当传感器高速运动并受到明显的光照变化时，该方法的鲁棒性较好。 ?...Zhang J 等人提出了一种用于自我运动估计和建图的数据处理方案 LVIO。该方案连接 3D 激光扫描仪， 相机和 IMU，顺序多层运行三个模块以产生实时自我运动估计。
注意到，该特效有如下特点 预览界面有一根蓝线，均匀得在竖直方向上运动 蓝线的上方，显示的是上一帧的画面 蓝线的下方，显示的是正在预览的画面 随着蓝线的运动，上一帧不断被保留，最终可以得到一副奇奇怪怪的画面...，就在想应该如何使用 OpenGL ES 去实现，尝试了各种方式，首先遇到的几个问题 如何让画面能否保留下来，即保留上一帧 如何让画面随着时间的推移，蓝线运动，且不断的保留上一帧 注意到，上面问题都提到了的一个关键字保留上一帧...，那么就着手实现 FBO 保留上一帧 首先，Fbo 的概念性的东西，大家可以上网查查，这里就直接说说Fbo的作用 Oes纹理转换2D纹理 预览相机、播放视频等这些通过SurfaceTexture方式渲染的...（把不把握住，哈哈） 在创建的时候，调用BaseRender的setBindFbo方法，让其绑定Fbo，之前笔者也说过，BaseRender是笔者自定义一个基础渲染类，包括渲染、绑定Fbo、绑定Vbo之类的操作...onDraw中，将当前渲染后的Fbo纹理传入lastRender的onDraw方法中，此时，因为LaseRender绑定了Fbo，则对应的内容不渲染到屏幕，而是保留在帧缓存里，接着获取LaseRender
接下来我们来介绍另外一种重要的对象：FBO。...8、FBO 上面我们介绍了通过 VBO、EBO 和 VAO 管理渲染过程中的数据来优化渲染性能，接下来我们来介绍另一个重要的 XXO：帧缓冲区对象 FBO（Frame Buffer Object）。...也就是说，你可以把你想渲染的东西渲染到你生成的 FBO 里，而不是直接渲染到屏幕上。上面说的默认帧缓冲区关联的一系列其他缓冲区，FBO 也是可以有的，只是需要我们自己去创建、设置和绑定。...模板缓冲区、累积缓冲区等这些真正的缓冲区对象，我们把这里的『指向关系』叫做附着，而 FBO 中的附着点类型有：颜色附着、深度附着和模板附着。...下面是一个简单的使用纹理附件的例子： // 创建和绑定 FBO： GLuint fbo; glGenFramebuffers(1, &fbo); // 创建 FBO glBindFramebuffer(
但是，它们却具有不同的衰变模式，θ衰变时会产生两个π介子，τ则衰变成三个π介子，这说明它们遵循着不同的运动规律。...说明：介子是一种质量比电子大，但比质子与中子小，自旋为整数，参与强相互作用的粒子，按内部量子数可分为π介子、ρ介子和K介子等。 假使τ和θ是不同的粒子，它们怎么会具有一模一样的质量和寿命呢？...而如果承认它们是同一种粒子，二者又怎么会具有完全不一样的运动规律呢？为了解决这一问题，物理学界曾提出过各种不同的想法，但都没有成功。物理学家们都小心翼翼地绕开了“宇称不守恒”这个可能。...你能想像，一个电子和另一个电子的运动规律不一样吗？或者一个介子和另一个介子的运动规律不一样吗？当时的物理学家们可没这胆量。...2、一个是空间反射对称，即同一种粒子之间互为镜像，它们的运动规律是相同的，这叫宇称（P）。 3、一个是时间反演对称，即如果我们颠倒粒子的运动方向，粒子的运动是相同的，这被称为时间（T）对称。
DLS法显示纳米粒子的径粒纳米粒子分布均匀，具有良好的分散性，并具有可降解性。...同时这种新型纳米粒子有良好的葡萄糖敏感性、pH敏感性和生理条件下的稳定性，通过体外细胞毒性和小鼠体内毒性实验，显示纳米粒子具有较高的生物相容性。 图4....三、p(AAPBA-b-HPA)纳米粒子体外胰岛素和HPA释药考察 以上结果，提示所制备的纳米粒子具有在生理条件下对血糖浓度的变化进行智能的反应，具有递送葡萄糖敏感的药物潜力。...图6. p(AAPBA-b-HPA)1,2,3纳米粒子在葡萄糖浓度为0 mmol/L(a)、6mmol/L(b)和18mmol/mL(c)时的胰岛素累积释放量；p(AAPBA-b-HPA)2纳米粒子在0mmol.../L、6mmol/L和18mmol/mL时的胰岛素累积释放量；在在葡萄糖浓度为0mmol/L(e)和18mmol/L(f)时，p(AAPBA-b-HPA)1,2,3纳米粒子在体外的HPA累积释放量。
用粒子滤波来估计机器人位姿， 将每个粒子用运动学模型进行传播，对于传播后的粒子用观测模型进行权重计算并根据估计的位姿构建地图。...， 作为此次的真实传播， 相当于每个粒子给了 N次机会，大大减少最优粒子退化为噪声很大的粒子情况。...1.2 基于图优化的激光SLAM方案 在激光雷达领域， Lu F， Milios E 等人首次提出利用图优化（graph-based optimization） 的数学框架优化 SLAM 问题，通过非线性最小二乘方法来优化建图过程中累积的误差...在公开的 KITTI 数据集上，V-LOAM 算法精度排名第一， 而且当传感器高速运动并受到明显的光照变化时，该方法的鲁棒性较好。...Zhang J 等人提出了一种用于自我运动估计和建图的数据处理方案 LVIO。该方案连接 3D 激光扫描仪， 相机和 IMU，顺序多层运行三个模块以产生实时自我运动估计。
单粒子模拟 先来研究粒子的运动，假设有一个速度矢量场，对于确定的位置和时间可以确定粒子的速度 就会有一个计算粒子随时间的位置的一阶常微分方程Ordinary Differential Equation...(ODE)，一阶表示只有一阶的导数，常表示没有偏导 显式欧拉方法 显式的欧拉方法或者说是前向的欧拉方法就是用上一时刻t的位置加上上一时刻的速度乘以其间的时间间隔Δt来计算当前的位置，同样的方法计算出当前的速度...我们之前显式的欧拉方法是用上一时刻的速度和加速度来计算当前时刻，那么用下一时刻的速度和加速度来计算当前时刻的就叫作隐式的欧拉方法或者说是后向的欧拉方法 我们把这个每个步长产生的误差叫做局部误差，总体累积的误差叫做全局误差...就是我直接去改变这个位置来满足某种约束，比如弹簧，当弹簧拉伸到某种程度立刻调整弹簧两个端点回到初始位置 刚体模拟 所谓刚体就是说它不会发生形变，也就是这个刚体内部的所有粒子的运动都是一样，那么就可以把它当成一颗粒子对待...我先考虑每个粒子的属性，然后在网格里面考虑粒子之间的整体作用并记录在网格里面，再对于网格里面的粒子去更新它们的状态 完结撒花，用了这个寒假学了games101课程并一直坚持把这个笔记做完，我一开始是先学这个
相纸可以记录电子，因此在这种情况下，我们所得到的记录看起来应该是上千个离散的粒子击中相纸上双缝所对应的位置，并在这个区域累积起来。...重申一下，这是一个示意图，或者说是一种诠释，表明了如果电子是粒子，那么现实可能是怎样的。记住这一点，图1就是这个情形的示意图。 ? ▲图1 电子为粒子 请注意电子在相纸上是如何累积的。...这就是在电子是粒子的情况下，我们预计能看到的情形，而电子的这种累积模式，我们将称之为“粒子效应”。 接下来考虑另一种情形，假设电子是波，同时假设我们还是让电子通过同样有双缝的障碍物并落在相纸上。...由于在这个情境中存在两束波，因此它们会互相干涉，并在相纸上产生波的干涉模式，也就是波效应。 另一方面，如果光子是粒子，那么光子的运动路线要么是上方/右侧路线，要么是下方/左侧路线。...他利用丰富的课堂教学经验对《世界观》一书的文稿进行反复打磨，并配以丰富的图表补充说明。同时，作者具有将复杂的技术概念分解成读者可理解的语言的独特能力，读来令人大开脑洞。
Enemy粒子 游戏中的敌人为无数的红色粒子，往同一个方向做匀速运动，每个粒子具有不同的大小。 入口处通过一个循环来创建Enemy粒子，随机生成粒子的位置x, y。...speed，粒子就会做匀速运动。...实际上就是让粒子沿着左下方的方向运动，这跟Enemy粒子的方向是一致的。实现了尾巴惯性摆动的效果。...Skill粒子实际上可以看做是Enemy中的一种特殊粒子，具有和Enemy一样的运动规律。...代码中的Skill也是继承自Enemy的（这有点奇怪..） Skill粒子具有不同的属性和颜色，实现起来也很简单。
然后，本研究再次利用我们先前提出的LiDAR里程计（L-LO）来提供姿态估计结果，并通过优化的粒子群优化算法解决其目标函数，以增强定位和地图精度。...在闭环检测方面，本研究对BoW3D算法进行了改进，以纠正累积的定位误差。所提出的LiDAR SLAM方法有效地克服了对静态环境假设的过度依赖，并显著提升了动态场景中的定位性能。...5）闭环检测：为了确保定位和地图结果的全局一致性，采用了增强的BoW3D算法来纠正由于误差累积导致的轨迹漂移和地图重复。...纯静态地标簇和具有未知运动状态的地标簇的点簇示意图 图3. 在连续帧中使用距离和语义标准进行地标配对。第k-1帧中的地标中心用蓝点表示，而第k帧中的地标中心用红点表示。...这些特点共同展示了所提出的SD-SLAM方法的明显优势，展示了其在导航和绘制具有丰富动态物体的复杂、不断变化的环境中的卓越能力。
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