在R中计算UTM动物运动数据的日尺度旅行距离 - 腾讯云开发者社区

即：让大脑计算出到达目的地的距离和方向，“像乌鸦飞行一样”，即使以前没有走过确切的路线，动物也可以在不同地点之间直接旅行。...研究人员首先训练了一个循环网络来执行在虚拟环境中定位自身的任务，主要使用与运动相关的速度信号。哺乳动物处于不熟悉的地方或不容易发现地表的地方（如在黑暗中行走）时，这种能力会自然地激发。...例如，当网络中的网格单元被掐断时，agent的导航能力就会受损，而且对目标的距离和方向的判断等关键指标的表示变得不那么准确。图：具有网格单元的基于矢量的导航的图示。...中科院自动化所何晖光：在这项工作中，研究人员首先训练循环神经网络基于运动速度信息在虚拟环境中定位。这与哺乳动物在不熟悉环境中运动定位所用到的信息非常类似。...中科院计算所研究员、中科视拓创始人、董事长兼 CTO 山世光：基于数据进行学习后得到的人工神经网络中的规律和模式与长期进化而来的生物神经系统有相似之处——出现这样的可能性是偶然还是必然，这确实是很有趣

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70款ChatGPT plus插件评测：惊艳的开发过程与宏大的商业化愿景

Wolfram插件的存在，解决了GPT模型在处理实时数据和复杂计算方面的限制，因为GPT模型的知识库是在训练时固定的，无法获取训练后的新数据，也无法进行复杂的数学计算。...中午运动：椭圆机上进行30分钟运动，可根据您的体重和运动强度估算卡路里消耗。一般来说，每30分钟消耗的卡路里在180-380之间。为了准确计算，需要知道您的体重和运动强度。.../)，在未受破坏的冰岛荒野中徒步旅行，前往Falljökull冰川。...A：[Used Turo]以下是我为您找到的在洛杉矶从2023年5月20日到2023年5月25日的租车选项：2017 Ford Mustang - 每日价格$45（不包括税费和费用），距离您4.97英里...用户想要确认一个动物运输商是否拥有 USDA 认证，他可以通过这个插件搜索 USDA 认证数据库。用户想要查看一个动物运输商是否在 FMCSA 数据库中，他可以通过这个插件搜索 FMCSA 数据库。

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用Python做一只真·多足机器人，钢铁蜈蚣能弯曲还能蠕动

大数据文摘出品来源：declanoller 编译：徐玲、李世林、陈若朦足式机器人是如今机器人设计的热点，相较于轮式和履带式机器人，足式设计的优势在于其极强的地形通过能力。...然后，定义一个脉宽调制幅度（pwm_amplitude），该幅度会决定它在这个循环中相对于中点上下移动的距离。...在伺服系统的相位偏移变量设计中，Adimin表示分层设置实在是太炫酷了——它能使多条腿连贯运动！每个腿的伺服对象之间需要一定的相位偏移，而每条腿相对于其他腿也存在相位偏移。...自然生物学为机器人设计提供了黄金标准，我们需仍要很长时间才能制造出完成一切动物行为动作的多足机器人。而另一方面，机器人不受生物学的限制，这意味着它们总有可能学习动物天生就不会的新行为。...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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基于整合IMU运动动力学的无监督单目深度估计

通过在训练过程中利用IMU，DynaDepth不仅学习了绝对尺度，还提供了更好的泛化能力和对光照变化和移动物体等视觉退化的鲁棒性。...算法分析如图1所示是作者提出的单目尺度感知深度估计和自我运动预测方法DynaDepth的概述，该系统在以相机为中心的扩展卡尔曼滤波器(EKF)框架下，将IMU运动动力学显式集成到基于视觉的系统中。...KITTI和Make3D数据集上的大量实验和仿真证明了DynaDepth有利于：绝对尺度的学习；泛化能力；对诸如照明变化和移动物体的视觉退化的鲁棒性；自我运动不确定性度量的学习。...值得注意的是DynaDepth达到了一个近乎完美的绝对尺度，在尺度感知方面甚至R18版本也优于G2S R50 ，而后者使用了更重的编码器。...针对光照变化和运动物体，这两种情况违反了光度损失的底层假设。作者通过在0.5范围内随机交替的图像对比度来模拟光照变化，通过随机插入三个150x150的黑色方块来模拟运动物体，结果如表5所示。

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用Python做一只真·多足机器人，钢铁蜈蚣能弯曲还能蠕动

大数据文摘出品来源：declanoller 编译：徐玲、李世林、陈若朦足式机器人是如今机器人设计的热点，相较于轮式和履带式机器人，足式设计的优势在于其极强的地形通过能力。...然后，定义一个脉宽调制幅度（pwm_amplitude），该幅度会决定它在这个循环中相对于中点上下移动的距离。...在伺服系统的相位偏移变量设计中，Adimin表示分层设置实在是太炫酷了——它能使多条腿连贯运动！每个腿的伺服对象之间需要一定的相位偏移，而每条腿相对于其他腿也存在相位偏移。...而另一方面，机器人不受生物学的限制，这意味着它们总有可能学习动物天生就不会的新行为。...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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很稳没摔，机器狗ANYmal爬山比人还快4分钟，登上Science子刊

来自苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室的四足机器人 ANYmal 正在这样的环境中完成一次「徒步旅行」，总距离 2.2 千米：在 31 分钟的时间内，ANYmal 毫不费力地攻克了 120 米的垂直距离...对于足式机器人来说，外部感知使它们能够完成很酷的事情，鉴于好的外部感知和时间 (以及计算) 做一些非常棒的运动规划，机器人可以动态而快速地移动。...尽管不确定 SubT 的终极对决是否比瑞士的某些登山运动更具挑战性，但视频中的表现令人印象深刻：研究者训练这只四足动物爬上了附近海拔约 1098 米的埃策尔山。...：上台阶：爬起山来也是非常迅速：和山上的小动物建立了真挚的友谊：尽管外部感知数据显示这些地形中到处都是障碍物并且地面高度不一，但 ANYmal 机器人依靠该本体感知数据能够保持平稳行走。...这种规划算法了解运动控制器的功能，并使用几何提示来安全地引导机器人。」未来，该研究团队将致力于在环境理解更复杂的山区环境中，不依赖人们的帮助，让 ANYmal 机器人实现自主远足。

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优秀课件笔记旅游者行为Tourist BehaviorChapter Behavior「建议收藏」

国内旅游者指在本国某目的地旅行超过 24 h24 h而少于1 年的人，其目的是娱乐、度假、运动、商务、会议、学习、探亲访友、健康或宗教。 .....指来华旅游入境的海外游客中，在我国旅游住宿设施内至少停留一夜的外国人、华侨、港澳台同胞。 .. 海外一日游游客 .....四、旅行距离决策模式 .. 旅游者旅程的长短是根据一定条件决定的，最重要的条件是时间、费用和旅途不适。德国经济学者霍斯特 ·托特认为，如果时间限定，则旅行距离也是限定的。...一、旅游空间行为的尺度划分表3-1 不同尺度的旅游空间行为所涉及的空间大小尺度涉及的空间范围大尺度中尺度小尺度省级、全国、国际省内、地区（市）内县（市）内、风景区内 2006-12-5 Geography...三、中、小尺度的旅游空间行为 .. 除了同大尺度旅游空间行为一样外，中小尺度的旅游空间行为还有两个大尺度空间行为没有的特征： .. 1、采用节点状路线旅游 ..

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专栏 | CVPR 2017论文解读：基于视频的无监督深度和车辆运动估计

而今天分享的这篇论文，采用了无监督的方法针对视频数据进行训练，从而对单张图片的深度以及连续帧之间的车辆运动进行估计，可以对大量已知相机内参的视频数据进行训练，为 CNN 在自动驾驶领域的应用带来的新的启发...mask, 用于解决图像中的运动物体以及随视角变化的遮挡情况。...值得一提的是论文提出的 explainability mask, 我们知道，这种 warping 图像的方式，如果两帧图像中存在运动物体或者有较大的随视角变化的遮挡情况，那即使利用 ground-truth...也就是说，只有在 single-view depth network 输出正确的深度，Pose network 输出了正确的帧间转移，同时 explainability mask 正确的覆盖了运动物体及遮挡区域以及算法无法解释的区域时...最后，该方法提出的 explainability mask，该 mask 可以解决 SLAM 中的重要问题，即如何滤除场景中的运动物体，并且更近一步的来看，如果该 mask 确实得到了不利与计算帧间转移的图像部分

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RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

其次，为了处理纯旋转问题，我们检测运动类型，并在数据关联过程中采用适应性延迟三角化技术，将纯旋转帧转换为特殊的子帧，在解决视觉惯性捆绑调整时，它们为纯旋转运动提供了额外的约束。...最后，系统通过边缘化旧关键帧的状态来限制计算复杂度。 VIO的初始化包括对重力向量的追踪、全局尺度的解决以及初始状态的确定。...为了实现这一目标，在特征跟踪中增加了第三次RANSAC,第三次RANSAC用于解算匹配点之间的旋转矩阵。具体地首先计算最新两帧之间的平移量 t，并计算共同地标 p 到 t 所在直线的距离 D。...纯旋转检测为了仔细研究纯旋转检测和稳定效果，我们依赖于EuRoC数据集提供的高质量地面真实数据。我们从地面真实数据中计算运动速度并绘制速度曲线。...在EuRoC和ADVIO数据集上取得了明显更好的结果，这证明了我们系统的有效性，我们的算法在计算成本上也表现良好，可以实时在移动设备上运行，iPhone X上的AR演示进一步展示了算法在挑战性场景中的稳健性

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从DeepNet到HRNet，这有一份深度学习“人体姿势估计”全指南

estimation）在计算机视觉界备受关注。...结果本文使用了LSP（Leeds sports dataset，利兹[2]运动数据集）和FLIC（Frames Labeled In Cinema，电影院标记帧）数据集进行实验，并以PCP（Percentage...用于识别人的方向，肢体的排列以及相邻关节的关系等内容的线索，最好是在图像的不同尺度中寻找（较小的分辨率捕获更高阶的特征和全局背景）。...其中di是检测到的关键点与相应的标准真值之间的欧几里德距离，vi是标准真值的可见性标志，s是对象尺度，ki控制衰减的每个关键点常量。简而言之，OKS扮演的角色与IoU在对象检测中扮演的角色相同。...它是根据人的尺度标准化的预测点和标准真值点之间的距离计算出来的。

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动态场景的无监督单目深度图学习（附FB和华盛顿大学SIGGRAPH论文）

如下是其方法概括图：单目视频作为输入，对一对（相对距离远）帧采样，用预训练的单目深度估计模型获得初始深度图。从这对图像中用光流与前后一致性检查建立对应关系。...为改善有动态运动的视频姿态估计，应用Mask R-CNN进行人群分割并删除这些区域，以实现更可靠的关键点提取和匹配，因为在视频中动态运动占了大多数。此步骤提供了准确的摄像头内/外参以及稀疏点云重构。...另外，还使用光流估计成对的帧之间的密集对应关系，相机标定和密集对应关系可计算出几何损失项。SfM重建的第二个作用是提供场景的比例。因为单目输入重构的尺度是不确定的。...基于学习的深度估计网络输出也是尺度不变的。因此，为限制网络必须改变的范围，调整SfM重建的尺度使其平均稳健意义上与基于学习的方法相匹配。...2 测试时间的训练：在此阶段，对预训练的深度估计网络进行微调，为特定输入视频产生几何上一致的深度。在每次迭代中，采样一对图像帧并用当前网络参数估计深度图。

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波士顿动力太贵？把自家狗子放上电脑，在家远程均可撸！

用计算机模型在网上重现狗子，四足动物皆“可撸” 这项视觉捕捉技术由巴斯大学的研究人员开发，能把你家的狗子进行数字化处理，完全搬到网上，即使身在千里之外也能无压力撸狗，而你要用的，也无需复杂又昂贵的运动捕捉套装...收集到狗子们的这些移动数据后，研究人员创建了一个计算机模型，该模型可以在狗子们脱下运动服后准确地复制和预测它们的3D真实姿势和动作，再通过一个RGBD相机记录颜色和每个像素与相机的距离，创造出狗子的3D...大家一定很关心效果对不对，俗话说有对比才有伤害，大家可以自行对比看看效果： “在娱乐业中，该项研究可以帮助电影和游戏产生更真实的虚拟动物，除此之外，狗主人还可以使用这项技术在计算机上对重建自家宠物，想想就很有趣...CVPR演讲：基于动物的视觉还原还有很大的开发潜能这项技术怎么可以被世界领先的AI会议之一CVPR放过呢。于是在6月14日，该团队就这项技术做了正式介绍和发表。...而对于包括波士顿动力在内的机器狗在设计过程中，也不可避免地需要用到真实的狗子们的数据。可以说，目前这一领域还存在很大的开发潜力，想象一下快乐的撸狗生活，是不是又有了继续研究的动力！

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2024 年 10 月 Apache Hudi 社区新闻

第二集由Onehouse的解决方案工程师Albert Wong[3]带来docker演示，展示了如何： • 使用HudiStreamer从Kafka批量摄入数据 • 利用Spark和Trino等多个计算引擎...预告请报名参加11月19日的社区同步会议[5]，亚马逊工程团队将分享他们使用Apache Hudi实现的数据湖方案。...Opstree探讨了Apache Hudi中的时间旅行查询功能 - Opstree[7] Opstree最新文章深入探讨了Apache Hudi的时间旅行功能，让用户能够查询历史版本的数据。...，该管道： • 从AWS DynamoDB捕获变更 • 使用AWS Glue进行处理 • 将结果存储在Apache Hudi表中文章提供了详细的步骤指南，包括： • 设置Kinesis Data Streams...r=2rj6sg&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true [7] Opstree探讨了Apache Hudi中的时间旅行查询功能 - Opstree

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视觉里程计简介

在汽车中有一个里程计, 记录着汽车行驶的距离, 可能的计算方式就是通过计算车轮滚动的次数乘以轮子的周长, 但是里程计会遇到精度的问题, 例如轮子打滑, 随着时间的增加, 误差会变得越来越大。...另外对于立体 VO 计算的轨迹通常更精确 (因为提供了更多的数据), 但是在有些情况下, 如相机与观测物体的距离相距太远 (与立体 VO 中的两个相机之间的距离进行对比), 这样立体 VO 就退化为单目...计算. (2) 输出计算每相邻两帧之间相机的旋转矩阵 R 和平移矩阵 t, 表示两帧之间设备的运动情况....R , t R, t R,t 表示估计出的相机运动. s c a l e scale scale 表示相机的平移运动的尺度信息....在这篇文章中, 使用 KITTI 数据集中的 poses ground truth 信息中附带的尺度信息. 7.

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距离-视觉-惯性里程计：无激励的尺度可观测性（ICRA2021）

一个重要的理论结果表明，对于零加速度或恒加速度运动，尺度不再位于可观察性矩阵的右零空间中。实际上，这意味着在恒速运动下可以观察到尺度，从而可以在任意地形上进行简单而稳健的自主操作。...我们新颖的距离-视觉-惯性里程计算法甚至可以在零或恒定加速度轨迹下观察尺度。它使用一维激光测距仪 (LRF)，使传感器套件保持轻量化，同时有效地利用 VIO 稀疏结构估计。...我们的主要贡献是：一个距离测量模型，可防止 VIO 标度漂移并适应任何场景结构；线性化距离- VIO 可观测性分析，显示尺度在没有激励的情况下是可观测的；在真实数据集上进行户外演示；使用全状态真值进行室内案例分析...在我们之前为 NASA 的 Ingenuity Mars Helicopter [1] 所做的工作中，我们实施了一种距离-视觉-惯性里程计算法，该算法集成了 LRF 测量值，使尺度可观。...图1 距离-视觉-惯性里程计架构。距离和视觉测量z~、雅可比矩阵 J 和协方差矩阵 R 用于校正 EKF 中的惯性导航误差。

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GoogleUCMichigam University 联合提出 MegaSaM：融合多技术优势，重塑相机跟踪与深度估计！

Introduction 从一组图像中提取相机参数和场景几何结构是计算机视觉中的一个基本问题，通常被称为运动恢复结构（SfM）或同时定位与建图（SLAM）。...此类视频通常表现出有限的摄像机运动视差（例如，几乎静止或旋转相机），并且焦距范围广泛，并且常包含移动物体和场景动态变化。...Particle-SfM [79] 和 LEAP-VO [6] 首先基于长距离轨迹推理移动物体的 Mask ，然后利用这些信息在协调整体调整中降低特征的贡献度。...在第一阶段自我运动预训练中，作者利用静态场景的合成数据（不包含动态视频数据）监督原始深度SLAM模型预测的光流和置信图（使用公式7中的损失），从而训练该模型有效地学习由自我运动引起的成对光流及其置信度。...在训练过程中，作者使用 DepthAnything [71] 提供的视距，并结合每条训练序列的估计全局尺度和平移值来初始化。

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【科技】研究人员利用黑猩猩改进动物模拟技术效果显著！

AiTechYun 编辑：nanan 曼彻斯特大学的研究人员正在利用计算机模拟黑猩猩行走，来提高我们对动物行走方式的理解，同时也提高我们用来做实验的技术。...《英国皇家社会开放科学》杂志发表的研究表明，“机器学习”算法的简单变化可以产生更美观、更精确的计算机生成的动物模拟。...它还将帮助研究人员调查所有灵长类动物行走的“奇特方式”，以及这可能与在树木中移动时的稳定性有关。...来自地球与环境科学学院的Bill Sellers教授说:“从动物的骨骼开始，使用机器学习的计算机现在可以重建动物的移动方式。”然而，它们并不总是做得很好。...之后用它来分析黑猩猩的步态，以及动物(包括人类)在行走时的动作模式。在进化生物力学中——通过运动过程的进化研究，人们通常认为，所有动物的步态演变为在旅行时使用最少的能量。

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光流法原理概述「建议收藏」

它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。...一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。...光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时，目标和背景存在着相对运动。...运动物体所形成的速度矢量必然和背景的速度矢量有所不同，如此便可以计算出运动物体的位置。需要提醒的是，利用光流法进行运动物体检测时，计算量较大，无法保证实时性和实用性。

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生成图像动力学：Generative Image Dynamics

由此产生的频率空间纹理可以转化为密集的长距离像素运动轨迹，这些轨迹可用于合成未来帧，将静态图像转化为逼真的动画。...首先根据从训练集中计算出的统计数据，对每个频率的傅立叶系数进行独立归一化。...在每个频率 f_j 上，计算所有输入样本中傅立叶系数幅度的 97^{th} 百分位数，并将该值作为傅立叶系数的第 97 个百分位数，并使用该值作为每个频率的缩放因子 s_{f_j} 。...对于每个尺度 j 的特征图 M_j ，根据 M_j 的分辨率调整预测的 2D 运动场 F_t 的大小和尺度。...{L}_g^n\\\mathcal{L}_g^n=||F^n_T-F^n_1||_1+||\nabla F^n_T-\nabla F^n_1||_1\quad(5) 单张图像生成交互式动画从一个振动物体的观察视频中得到的图像空间运动谱近似于该物体的物理振动模态基

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Suma-MOS: 可嵌入SLAM的实时高精度的动态物体分割网络框架(20Hz)

Content 网络框架首先将点云投影成距离图像，然后为了分离运动物体和非运动物体，基于时序信息计算当前帧和前序帧的残差，最终将这个残差与距离信息链接在一起作为segementation CNN的输入...，即： C、残差图像在残差图像和lidar点云均输入的情况下，可以利用现有的分割网络通过利用残差图像中的时序信息来区分运动物体和背景上的像素。...可视化结果如下图所示(j表示帧数)：在上图中，可以看出由于场景中物体的运动(例如移动的汽车)，在共同视点中这些点之间的位移相对于静态背景比较大。...MINet使用的是一个轻量高效的多通道架构。在使用上述网络进行分割之后，采用一个基于GPU的快速KNN搜索来删除点云的距离图像中对应的伪影。上述网络都可以在一般lidar上实现10hz的实时性能。...使用的数据集是SemanticKITTI数据集，在序列 00-07 和 09-10 上使用超过 150 个 epoch 的特定训练超参数训练每个网络，并将序列 08 作为验证集。

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Nature再发DeepMind研究：AI复现大脑网格细胞模拟导航！

70款ChatGPT plus插件评测：惊艳的开发过程与宏大的商业化愿景

用Python做一只真·多足机器人，钢铁蜈蚣能弯曲还能蠕动

基于整合IMU运动动力学的无监督单目深度估计

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优秀课件笔记旅游者行为Tourist BehaviorChapter Behavior「建议收藏」

专栏 | CVPR 2017论文解读：基于视频的无监督深度和车辆运动估计

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2024 年 10 月 Apache Hudi 社区新闻

视觉里程计简介

距离-视觉-惯性里程计：无激励的尺度可观测性（ICRA2021）

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【科技】研究人员利用黑猩猩改进动物模拟技术效果显著！

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