本文介绍了一种从运动中无监督地学习物体性质的方法：Self-Supervised Learning via Conditional Motion Propagation [1].
标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation
本文解读了香港大学联合中山大学和深睿医疗人工智能实验室 ICCV2019 论文《Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection》。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 机械手作为代替或辅助人手实现灵巧操控的机器人系统，在机器人辅助操控领域有着举足轻重的地位，其功能与性能往往决定了整体系统的服务水平。 现有机械手种类繁多，主要体现在结构特征、换能原理和传动方式不尽相同。然而，由于能量转换原理和运动传递策略的限制，现有机械手多在动作精度、电磁兼容性和结构紧凑性方面存在诸多局限，例如，电磁驱动式机械手电磁兼容性较差，软体式机械手动作精度较差。因此，如何寻找新换能原理的机械手驱动模式，如何设计更高效和更精密的传动机构，甚至完全摒弃传动机构成
物理学是一门研究物质、能量和它们之间相互作用的科学学科。它涵盖了广泛的领域，包括力学、热学、电磁学、光学、声学等。每个分支都探索不同方面的物理现象和规律。
运动预测(Motion Prediction)模块主要解决自动驾驶车辆与周围环境中的其它运动物体(车辆、行人等)的协同交互问题。该模块对感知模块所检测到的运动物体进行未来一段时间内行为意图的预测，并将预测的结果转化为时间维度和空间维度的轨迹。以这些障碍车、行人、非机动车等运动物体的预测轨迹作为输入，自动驾驶车辆可以做出更加合理的驾驶决策，规划出更加合理、安全的车辆运动行为。
多目标跟踪（MOT）是计算机视觉领域的一项重要技术，在移动机器人、自动驾驶（Sun等人，2020）和体育分析（Zhao等人，2023）等应用中发挥着重要作用。随着目标检测的最新进展，基于检测的跟踪方法已成为最受欢迎的范式。这些方法通常包括两个子任务：在每一帧中检测物体；以及跨多个帧关联这些物体。基于检测范式的核心是数据关联，这严重依赖于利用物体外观和运动信息以提高准确性。尽管采用检测以获得语义优势有其好处，但这种依赖在物体外观相似且物体遮挡频繁发生的复杂场景中提出了重大挑战。
如果你试过去拍摄一些运动场景，例如拍摄疾驰的汽车，或是田径场上的短跑运动员，你一定曾经遇到过“拍糊”的时候。这种现象就是我在本文中要讨论的由运动导致的图像模糊，这是一种与我之前介绍的几种导致图像模糊的方式完全不同的问题，所以今天让我们来看看有什么好办法来应对。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。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。其计算方法可以分为三类：
机器之心专栏 作者：David Held、Ben Eisner、Harry Zhang 卡内基梅隆大学机器人学院 （CMU Robotics Institute) 推出物体轨迹预测（FlowBot 3D）算法，可以使机器人去操纵日常家具。该算法泛化性极强，只需一个神经网络模型便能泛化到各种家具物品。 人们在日常生活中接触到的大部分家具都是“关节物品” （articulated objects），比如带有拉出式导轨的抽屉、带有垂直旋转轴的门、带有水平旋转轴的烤箱，因为这些物体的主要零件都是由各种各样的关节连
Direct-a-Video，成功解耦AI生成视频中物体运动和摄像机运动，让灵活性和可控性大大增强！
光传播的全部过程，有光源运动，传播过程，与其它物体的超距离相互作用，这三个过程。光的传播过程是由于光源物体运动，带动电子改变运动转态，联系的电子间相互影响，再与其它物体相互作用。
只需“100K大小的外挂”，就能让自动驾驶AI识别“物体运动状态”的能力大幅上升！
基于运动的多目标跟踪（MOT）方法利用运动预测器提取时空模式，并估计未来帧中的物体运动，以便后续的物体关联。原始的卡尔曼滤波器广泛用作运动预测器，它假设预测和滤波阶段分别具有常速和高斯分布的噪声，分别对应于。常速假设物体速度和方向在短期内保持一致，高斯分布假设估计和检测中的误差方差保持恒定。虽然这些假设通过简化数学建模使卡尔曼滤波器具有高效性，但它们仅适用于特定场景，即物体位移保持线性或始终较小。由于忽略了具有非线性运动和遮挡的场景，卡尔曼滤波器在复杂情况下错误地估算物体位置。
今天，仔细阅读了园子里面的一个朋友写的《一缕阳光：DDD（领域驱动设计）应对具体业务场景，如何聚焦 Domain Model（领域模型）？》(http://www.cnblogs.com/xishuai/p/3800656.html)这篇博客，觉得这是一篇对DDD的分析总结性质的文章，写得不错，但奇怪的是，居然没有一个人回复，也许是文章太长很少有人赖得着性子看完，但也可能是DDD叫好不叫座的原因，这篇随笔里面也对此进行了分析。不过，我觉得这个问题还有更深层次的原因，今晚跟朋友们探讨了一下，总结后发
通过修改物体的位置： 你可以直接修改物体的Transform组件的位置属性来实现运动。
论文：Instantaneous Perception of Moving Objects in 3D
这是有关控制角色移动的教程系列的第七部分。它解决了在运动中的地形上站立和导航的问题。
图 1：从人物运动估计 3D 场景。给定 3D 人物动作，我们可以重建运动可能发生的 3D 场景。我们的生成模型能够生成多个逼真的场景，这些场景考虑了人物的位置和姿势，并具有合适的人物-场景交互。
在Unity3D中，有多种方式可以改变物体的坐标，实现移动的目的，其本质是每帧修改物体的position。
导读：本文是机器人领域顶级会议 IROS 2021入选论文《基于无监督学习环境模型的机器人运动控制（DMotion: Robotic Visuomotor Control with Unsupervised Forward Model Learned from Videos）》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心董豪课题组主导完成。
SIGGRAPH Asia 今年首次来到内地，于 12月3日在深圳国际会议中心开幕。此次，微软亚洲研究院共有七篇论文入选此次大会，研究员们也会大会现场进行演讲和项目演示。在这里，我们特别挑选了三篇精彩的入选论文，和大家分享一下论文背后的技术设想。他们的共同关注点都是如何利用设备更好地捕捉和呈现现实中的人物和场景，但是每一篇论文的项目都有独特的切入点。
这就是最近一项名为PhysHOI的新研究，能够让物理模拟的人形机器人通过观看人与物体交互（HOI）的演示，学习并模仿这些动作和技巧。
运动，其实就是在一段时间内改变left、right、width、height、opactiy的值，到达目的地之后停止。
在人们的印象中，大多数蛇形机器人似乎无法像许多轮式和腿式机器人那样抓取和操作物体。
来自清华大学交叉信息研究院的研究者提出了「GenH2R」框架，让机器人学习通用的基于视觉的人机交接策略（generalizable vision-based human-to-robot handover policies）。这种可泛化策略使得机器人能更可靠地从人们手中接住几何形状多样、运动轨迹复杂的物体，为人机交互提供了新的可能性。
刚体 简介 带有刚体组件的游戏物体。 add Compoment-physics-Rigidbody 刚体组件可使游戏对象受物理引擎控制，在受到外力时产生真实世界中的运动。 物理引擎：模拟真实世界中物体物理特性的引擎。 属性 📷 质量 Mass：物体的质量。 阻力 Drag：当受力移动时物体受到的空气阻力。 0表示没有空气阻力。极大时可使物体停止运动，通常砖头0.001，羽毛设置为10。 角阻力 Angular Drag：当受扭力旋转时物体受到的空气阻力。 0表示没有空气阻力，极大时使物体停止旋转。
在 Unity 中 , 如果想要让 游戏物体 GameObject 移动 , 则需要在 MonoBehaviour#Update() 函数 中 , 不断的修改 物体的 Transform#localPosition 坐标位置 ;
视觉是人类感知外界信息的重要手段，视觉伺服系统是机器人获取环境信息的关键组成部分。本文主要讨论仿人机器人BHR-1的视觉伺服系统。首先介绍机器人头部的视觉总体结构方案，然后论述了基于立体视觉的信息处理和头部运动控制，最后通过目标跟踪和物体抓取实验说明了系统的可行性。
是不是听上去有点不可思议，但是最近，三星、麦吉尔大学和约克大学的研究人员就提出，AI可以根据对对象初始状态的视觉和触觉测量来预测后续运动。
前段时间，Meta 发布「分割一切（SAM）」AI 模型，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，让计算机视觉（CV）领域研究者惊呼：「CV 不存在了」。之后，CV 领域掀起了一阵「二创」狂潮，一些工作陆续在分割的基础上结合目标检测、图像生成等功能，但大部分研究是基于静态图像的。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 编译：OGAI 编辑：陈彩娴 铰接物体在我们的生活中无处不在。全面理解这些铰接物体的外观、结构、物理性质和语义，对于研究社区是大有助益的。 目前的铰接物体理解方法通常是基于不考虑物理特性的 CAD 模型的合成物体数据集，这不利于视觉和机器人任务中从仿真环境到实际应用的泛化。 为了弥补这一差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的铰接物体知识库，它包含 48 个类别的 2,037 个真实世界中的三维铰接物体模型。 我们通过铰接知识图谱 ArtiKG 描述每个物体。为了构建 A
图 1：我们提出了一种在真实世界的复杂场景中生成自然的人物-场景交互事件序列的方法。如图所示，人物首先走到凳子旁坐下（黄色到红色），然后走到另一张椅子旁坐下（红色到洋红色），最后走到沙发旁躺下（洋红色到蓝色）。
我们提出了一种新颖的计算模型，将动作感知描述为一种主动推理过程，结合了运动预测（重用我们自己的运动系统来预测感知运动）和假设检验（使用眼球运动来消除假设之间的歧义）。该系统使用如何执行（手臂和手）动作的生成模型来生成特定假设的视觉预测，并将扫视引导到视觉场景中信息最丰富的位置，以测试这些预测和潜在的假设。我们使用人类行为观察研究中的眼动数据来测试该模型。在人类研究和我们的模型中，每当上下文提供准确的动作预测时，眼跳都是主动的；但不确定性会通过跟踪观察到的运动而引发更具反应性的凝视策略。我们的模型提供了一种关于行动观察的新颖视角，突出了其基于预测动态和假设检验的主动性质。
Rigidbody是Unity3D游戏引擎中的一个组件，用于模拟物理行为和运动。它可以给游戏对象应用真实的物理效果，如重力、碰撞、施加力等。通过使用Rigidbody，你可以创建更加真实和交互性强的游戏体验。
ImageNet 的出现极大推动了计算机视觉领域的发展。在通往强人工智能的路上，我们还需要考虑物体的外观、结构、物理性质、语义等因素。为此，上海交大卢策吾组近日重磅推出了大型真实世界铰接物体知识库 AKB-48！ 编译 | OGAI 编辑 | 陈彩娴 铰接物体在我们的生活中无处不在。全面理解这些铰接物体的外观、结构、物理性质和语义，对于研究社区是大有助益的。 目前的铰接物体理解方法通常是基于不考虑物理特性的 CAD 模型的合成物体数据集，这不利于视觉和机器人任务中从仿真环境到实际应用的泛化。 为了弥补这一差
2017-05-31 by Liuqingwen | Tags: C4D | Hits
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。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。
在自动驾驶领域，基于激光雷达 (LiDAR) 的3D物体检测和运动行为预测是一种普遍的方案。目前绝大部分关于激光雷达的物体检测算法都是基于单帧的。激光雷达的多帧时序数据，提供了对于检测物体的多视角观测 (multiple views)，历史记忆 (history memory)，安全冗余 (redundant safty)，以及运动特征 (motion kinematics) 等丰富的信息；可用来帮助提高检测速度和精度，并且增加检测结果的可靠性。对于感知的下游模块，例如追踪和预测，时序信息则更为重要。
Sora刚发布后没多久，火眼金睛的网友们就发现了不少bug，比如模型对物理世界知之甚少，小狗在走路的时候，两条前腿就出现了交错问题，让人非常出戏。
论文：Multi-Object Tracking Meets Moving UAV（CVPR2022）
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
在机器视觉中，在检测连续物体或者滚动物体时，线扫相机是最佳的解决方案。通常，它们能提供很高的分辨率，因为它们要求很高的速度和数据率。
从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。
摘 要：在工业制造和物流领域，通过机器人实现物料的拆垛是常见的应用之一，物料拆垛是存在将不同品规的货物（即不同尺寸、重量或纹理的商品）装在托盘上进行交付的场景。早期的机器人拆垛只适用于单一货物的卸载，且要求货物按照固定顺序排列，机器人并不具备感知能力；本文所述基于视觉引导的机器人拆垛系统，具备实时的环境感知能力以引导抓取动作，从而解决多品规物料拆垛系统的待卸载物体尺寸多变、码放不规整等问题。
机器之心专栏 作者：程雪莲、熊欢、范登平、钟怡然等 本文提出了一个用于视频伪装物体分割的方法 SLT-Net，并构建了第一个大规模 VCOD 数据集，MoCA- Mask，该研究入选CVPR 2022。 视频伪装物体检测（Video Camouflaged Object Detection，VCOD）是找出视频中在外观上与背景展现出极高相似性的物体的任务。尽管拥有广泛的应用场景（例如：监控与安防 [25]、自动驾驶 [33, 5]、医学图像分割 [12, 43]、蝗虫检测 [18] 与机器人 [29]），伪
Unity是一款3D引擎软件，内置NVIDIA PhysX物理引擎，使3D物体具备物理属性，产生物理效果。
宇宙起源于一次大爆炸理论创造了现在的宇宙情景，地球、太阳系、银河系和宇宙，这些星球在万有引力的作用下按椭圆形轨道运行，彼此相安无事，也让地球相安无事。
ForceMode是一种在物理引擎中使用的模式，用于模拟对象之间的力和运动。它常用于游戏开发、虚拟现实和机器人学等领域。
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