4.Cloth 蒙皮网格渲染器 官方手册地址：Cloth 蒙皮网格渲染器 Cloth组件与skin Mesh Renderer一起工作，为模拟织物提供基于物理的解决方案。...在2D游戏中，地图是一个非常重要的元素。为了创建地图，需要使用Tilemap组件。Tilemap可以将大量的小块（Tile）组合在一起，形成复杂的地图。...使用Aspect Ratio Fitter可以创建具有一致纵横比例的UI布局，使UI元素的纵横比例始终保持一致，无论屏幕尺寸和分辨率如何变化。...实际上，可以将复杂的 3D 网格替换为 2D 公告牌表示形式。 它可以将3D对象渲染成2D图像，使其在摄像机视野内保持始终朝向摄像机的效果。...该组件的输入来自 Sprite Shape Profile。 它可以创建基于网格的2D形状，并为其应用纹理和材质。
「自我监督」的意思，是使用重投影损失来监督每个单目深度模型。 而实时生成的3D网格和平面非常准确，使物理世界与数字世界的沉浸式AR体验得以无缝对接。...3D感知需要克服的新挑战 为了更好地理解世界，3D感知依赖于多项任务，其中许多任务在概念上与2D感知很相似。...与像素排列在均匀网格上的2D图像不同，3D点云非常稀疏且不均匀，这就需要在可访问性与内存之间取得一个平衡。...专家正在使3D点云中的高效对象检测成为可能。 为此，他们开发了一种基于变换器的高效3D对象检测架构，这个架构利用的是在极地空间中提取的2D伪图像特征。...此外，随着机器学习研究工作的推进，高通的感知研究会比3D感知广泛得多。 在XR、相机、移动、自动驾驶、物联网等领域，会有更多感知设备出现。 我们的日常生活，在未来会大不相同。
该论文由北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室博士生钟方威、严汀沄在王亦洲老师和腾讯AI Lab研究员孙鹏、罗文寒的指导下合作完成。该研究也入选了2018腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划。...然而，传统的视觉跟踪方法的研究仅仅专注于从连续帧中提取出关于目标的2D包围框，而没有考虑如何主动控制相机移动。因此，相比于这种“被动”跟踪，主动视觉跟踪更有实际应用价值，但也带来了诸多挑战。...左图：一个机器人主动跟随目标移动（图片来自网络） 右图：对比基于强化学习的端到端主动跟踪和传统的跟踪方法[1] 深度强化学习方法有前景，但仍有局限性 在前期的工作[1][2]中，作者提出了一种用深度强化学习训练端到端的网络来完成主动视觉跟踪的方法...实验环境 作者在多种不同的2D和3D环境开展了实验以更进一步验证该方法的有效性。2D环境是一个简单的矩阵地图，用不同的数值分别表示障碍物、目标、跟踪器等元素。...右图为消融实验的结果，对比删减不同模块后的学习曲线，作者提出的两个改进方法能够使对抗强化学习的训练更高效。 作者在3D环境中的实验更进一步证明该方法的有效性和实用性。
名为Talk the Walk的研究任务和数据集是开源的，同时也开放了在Arxiv上发布的现实世界训练的初步结果。这项研究包括人工智能系统如何定位自己并比人类更好地传达观测数据。...将游客机器人扔到纽约市的一个随机街角，再由导游机器人将他们引导到2D地图上的某个位置。导游机器人知道地图和目标位置但不知道游客机器人在哪。...Talk the Walk涉及两个人工智能系统，包括曼哈顿的地狱厨房，东村，金融区和上东区以及布鲁克林的威廉斯堡附近。 更复杂的是，每一个社区都遵循一个网格系统，所以地图没有独特的品质。...虽然360度视频和地图是训练系统输入的一部分，但任务和基准数据集主要面向对话AI推进，工作集中在基础，使用多模式方法开发自然语言的实践理解。...基本上，如果我们能够实现代理人真正理解自然语言的人工智能，那么对于AI来说这将是一个关键时刻，我真的非常关心这个长期愿景，首先是我们如何才能达到这种语言理解，我们怎样才能让AI真正拥有这种迄今为止一直缺失的常识
用户可以上传城市历史地图，将其与现实世界的坐标进行匹配，完成地理修正，并将其矢量化。 一个时空地图服务器。能显示城市地图是如何随时间变化的。 一个3D体验平台。...具体而言，用户可以通过浏览器上传各个年代纸质版地图的扫描件，对其进行地理校正，使历史地图与现实世界的坐标相匹配。 然后，通过追踪地理特征，比如标志性建筑、道路等，将历史地图转换成OSM矢量格式。...与此同时，算法会识别建筑立面上所有窗户、入口、楼梯这样的独立组件，并根据其类别分别重建精细的3D结构。 两者相结合，就得到了最终的3D网格。这一结果会被存储在3D资源库中，为下一步渲染做好准备。...专门设计的神经网络，用以确保一个立面上生成的窗户之间间距相等、形状一致。同时也保证不同语义类，比如楼梯和窗户之间的一致性，使这些组件被放置到合理的位置上。...还原全球城镇，还有《微软模拟飞行》 在此之前，微软也和AI初创公司Blackshark.ai合作，上线了全球最大仿真游戏《微软模拟飞行2020》，通过机器学习2D转3D的模式，还原了全球200万个城镇、
这种方式使得在测试集上导航的准确率提高了一倍。...Facebook表示，这项工作的目标是要提高学术界对于交流、感知和行动如何影响基础语言学习问题的理解，同时也为把自然语言作为一种人机交互方式提供了压力测试。...选定的这些区域都具有统一的、网格状的布局，同时为实验中的每一对AI智能体双方分别提供了一半的第一人称环境视角。 另一方面，AI“导游”只能获取带有通用地标的2D俯视地图，例如“餐厅”和“酒店”。...这些人类参与者也和机器人一起被分配了导游和游客的角色，具有相同的共享导航目标和信息约束（第一人称视角或俯视地图）。 强调使用真实环境和现实生活语言使整体问题更加困难。...MASC根据游客的状态转换（例如向左，向右移动，从俯视角度，向上和向下移动）识别地标嵌入（例如，“餐馆”，“酒吧”等），并将其表示为地图嵌入的2D卷积。
这样的实现方式，让关卡编辑人员可视化编辑的同时，又不用额外开发关卡编辑器，也解决了包大小的问题。 03 小车移动跟随的阴影是贴图吗？...需要注意的是，目前引擎在一个场景里只支持一个平行光，多个平行光将会没有效果，如果要补光可能要采用其它方式。 ? 04 拖尾效果如何制作？ 首先，创建新的粒子系统，调整对应的粒子参数，如图： ? ?...为了能让模型在 UI 上展示，需要给模型的节点上（即挂载着 cc.ModelComponent 组件的节点）添加 cc.UIModelComponent： ?...Cocos Creator 3D 延续了 Cocos Creator 2D 的 UI 设计，学习成本比较低，2D 所拥有的各类布局神器，widget，layout 都有继承过来，开发效率高，适配好，因此我们之前在...09 从工作流角度简述游戏的开发过程？
一文中对自动驾驶中广泛使用的激光雷达进行了简单的科普，今天，这篇文章将各大公司和机构基于激光雷达的目标检测工作进行了列举和整合。由于文章列举方法太多，故作者将其分成上下两部分，本文为第一部分。...如下图是基于点的提议生成的插图：（a）图像上的语义分割结果。（b）点云上的预测分割结果。（c）NMS之后正样本点的基于点提议。 ? 如下是提议特征生成模块的示意图。...在KITTI，它在Titan X GPU上实现了实时性能（40 fps）。 ? 投射点云以获得鸟瞰网格图。从点云投影创建两个网格地图。...这是一个用于在点云上快速准确地进行3D边框估计的流水线。RGB-图被馈送到CNN。 E-RPN网格在最后一个特征图上同时运行，并预测每个网格单元五个框。...(*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系作者)
2、我们在自由能原理和主动推理(FEP-AI)框架内开发了一个基于潜在变量生成模型的生物启发SLAM体系结构，它提供了移动机器人的灵活导航和规划。...然而，现代成功的度量SLAM解决方案通过卡尔曼滤波(卡尔曼和布西，1961年)将激光雷达扫描与机器人内部里程计估计结合到2D或3D占用网格地图中(穆尔-阿塔尔等人，2015年；赫斯等人，2016)。...通过这种架构，我们在世界预测模型的基础上构建了基于图形的拓扑地图。 允许机器人的低级度量动作和高级显著路径的分离。...请注意，基于图形的经验地图的开创性工作(Milford等人，2004a)也使用了将感官观察嵌入到低维空间中。...这些误差/噪声源通常是使环路闭合成为一个难题的部分原因。然而，姿态信息在图中的松散嵌入(结合相关视图)允许地图构建变得对传感器和致动器漂移鲁棒，从而保持环境的一致地图。
那么小白玩家该如何入坑游戏AI呢？游戏AI到底是如何和游戏进行接口交互，判断角色状态，执行动作，规划策略的呢？...我们这个项目的目标是打造一个基于视觉输入的游戏AI，它可以成功地在游戏地图中进行自主巡航和自主防御。当然，你也可以在这个过程中一边玩游戏，一边学习打造游戏AI的乐趣。...所以最可能的是，游戏引擎在3D环境中使用它自己的世界内部表征，然后使用投影技术将游戏渲染为2D并显示在屏幕上。...有了以上两个函数之后，我们就可以用下面的代码计算在800*600屏幕上xy平面的网格点。下面这个函数将是后面跟踪玩家在一级平面上位置的关键。...世界点坐标 & 投影点 表3：内部地图 回忆一下第二部分的内容，投影地图类允许画面上的任何像素映射到3D坐标（假设玩家总是在xy平面上，然后该3D坐标会被量化为某个任意精度，让AI的世界地图变成均匀间隔网格的点
Nav2 的预期输入是符合 REP-105 的 TF 转换、使用静态成本地图层的地图源、BT XML 文件和任何相关的传感器数据源。然后它将为完整或非完整机器人的电机提供有效的速度命令以跟随。...具有以下工具： 加载、提供和存储地图（地图服务器） 在地图上定位机器人 (AMCL) 围绕障碍物规划从 A 到 B 的路径（Nav2 Planner） 控制机器人跟随路径...（Nav2 Controller） 将传感器数据转换为世界的成本地图表示（Nav2 Costmap 2D） 使用行为树（Nav2 行为树和 BT Navigator）构建复杂的机器人行为...可以在导航插件上找到所有用户报告的插件的列表。...这里是关于如何安装和使用 Nav2 与示例机器人 Turtlebot 3 (TB3) 的文档，以及如何为其他机器人自定义它、调整行为以获得更好的性能以及自定义内部结构以获得高级结果。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近些年，3D 自然场景的生成出现了大量的研究工作，但是 3D 城市生成的研究工作还寥寥无几。这主要是因为 3D 城市生成更难，人类对于其中的结构失真更敏感。...在自然场景中，相同类别的物体通常有相似的外观，例如树通常是绿色的。但是在城市中，建筑的外观非常多样，但它们被赋予了相同的类别，这将导致建筑外观的质量下降。...研究人员因此，设计了周期性位置编码，这对于处理多样性的建筑立面来说是简单而有效的。 为了使生成的城市在布局上和外观上都更逼真，研究人员们构建了 2 个数据集：OSM 和 GoogleEarth。...400 环形轨迹，包含 24,000 张图像及对应的语义分割和建筑实例分割标注。...无边界城市布局生成 CityDreamer 将无限的城市布局生成转化为可扩展的语义地图和高度场的生成问题。
与此相反，即使在查看 2D 图片（即透视、遮挡、深度、场景中的对象如何相互关联等情况下）的时候，人们也能够以 3D 空间来理解世界。...DeepMind 的强大的生成模型可运行在 3D 和 2D 图像上。使用 OpenGL 的基于网格的表示允许构建更多的知识，例如，光线如何影响场景和使用的材料。...这个数据集是使 3D 场景理解研究改变的关键，也是使得我们的工作成为可能的关键。」...「在这个工作中，我们依赖原本在空间变换网络上提出的 2D 变换层，提供了进行几何变换的多种新型扩展，它们常用于计算机几何视觉中。」...总的来说，SLAM 解决方案的结构可能保持不变，但是在组件上可能有一些改进。「大家可能希望用深度学习做一些全新的、根本上的改变，例如完全扔掉几何图形、建立更基于识别的导航系统。
作者：xiaoxiwang 腾讯IEG高级研究员 AI在游戏中的应用一直很广泛，今天我们来聊一下关于AI用在游戏内容生成方面的事。...说到最早使用算法来生成地图的游戏，或许就是1973年的Maze War[1]这款游戏了。在游戏中，玩家以第一人称视角操控，在一个迷宫里面游荡，时而会遇到敌人进行战斗。...383781-dragonwarriormonsters2_036.jpg 当然事情实际上并没有那么简单，或许一些简单小游戏关卡设计可以直接随机，但通常来讲，这项工作并不是几个random()就能搞定的事...譬如地下城类的地图生成。在较早的2D俯视游戏中，地图往往会用网格系统来表示，即一个MxN的网格，每个格子是一个元素。元素可以是可通过的地面，墙壁之类的障碍物，以及宝箱，机关，等等。...这样带给玩家的就是一种完整的，统一的直观感受；但在这一点上，靠算法就很难实现得很好，比如如何将这些背景关系进行抽象描述并输入给计算机这件事就不是一件容易事，之后如何用算法将他们组织起来就更难了(尽管很多人可能觉得用深度学习理论上是可以实现的
在沉浸式虚拟现实和增强现实中有许多应用。因此，视图合成使我们能够将标准的2D图像或照片提升为完整的3D表示方法，还实现了数字孪生和元宇宙等新应用。...例如，NeRF 已经在谷歌的地图和街景中被使用，用于根据城市、建筑和街道的源照片创建沉浸式渲染，以及在 Luma AI 移动应用中，通过拍摄感兴趣的对象的几张图像生成引人入胜的飞越效果。...更具体地说，输入被映射到更高维的空间，本质上是在许多更高频率上的傅里叶函数，使网络更容易学习这些更高频率。...事实上，我在2010年获得了一项大型的NSF（美国国家科学基金会）资助，提出了一种基于体积的全新材料表示法；十年后的 NeRF 论文确实使体积成为场景表示的一流基元。...无论如何，这种新表示、分解和压缩的爆发表明，在深度学习-NeRF时代，数学表示和信号处理仍然是关键。EG3D本质上将一个3D点投影到较低维的2D平面。
1.环轧模拟现状 deform环件轧制工艺是一种环形坯壁厚减薄、直径扩大的塑性成形工艺，坯料和工艺设计均有成熟的理论指导，但在实际生产中仍存在很多问题，尤其截面复杂的环形零件，例如主辊与坯料接触的宏观打滑问题...2.Ring Rolling环轧专用算法 SFTC公司针对以上两个问题，首先对于接触处理，采用高精度的六面体网格，并且在接触位置自动加密网格，即使较小的接触容差值，坯料上的接触面积也会和实际保持一致，保证坯料与各轧辊之间的接触面积...3.虚拟工作台 环件轧制过程中，实际设备常会有一个平面工作台，由于其形状简单，作用是阻止工件在轧制过程中不超过该平面，所以该工作台可参数化表示其作用，虚拟简化设置，环轧向导界面中只需选择是在工作台在环件的上方还是下方...以上设置能够大大简化环轧模拟的前处理设置流程，使工艺人员快速完成前处理，得到与实际工艺相符且极具经济价值的模拟结果数据deform安装教程。...DEFORM软件在新的环轧向导模块中，完美解决了该问题，即使制坯后的坯料非轴对称，也能自动提取多个2D横截面，采用DEFORM软件特有的morphing变形计算，自动生成变截面的六面体网格，保留制坯阶段的缺陷
也就意味着，我们在制图前必须将地面、动态物体(车辆、行人等)从传感器数据中移除掉； 2）每个网格(Cell)与其它的所有网格的状态是相互独立的，即它的状态不受周围其它网格状态的影响； 3）在每个时刻，车辆的位置是精确的...3.3 Inverse Measurement Model 占位栅格地图的传感器测量模型为： image.png ，表示基于已有的地图Cell概率，叠加传感器测量结果，得到新的占位概率值。...2D Lidar的测量结果都是相对于自身传感器中心的，即以2D Lidar中心为坐标原点；所有的测量结果最终都要转换到Map坐标系，完成地图制作的计算。...地面识别的难度是比较高的，因为很多道路路面内外的界限在点云中是不明确的，自动化识别算法会误把道路边界外的区域识别为道路路面，从而导致错误的地图信息等。...动态物体(行人、车辆等)也需要从点云数据中移除，这依赖于基于点云和图像的感知技术。但同样也存在很多技术难题，比如如何提升识别的准确率，如何将静止的车辆识别出来等等。
然而，传统的视觉跟踪方法的研究仅仅专注于从连续帧中提取出关于目标的2D包围框，而没有考虑如何主动控制相机移动。因此，相比于这种“被动”跟踪，主动视觉跟踪更有实际应用价值，但也带来了诸多挑战。 ?...左图：一个机器人主动跟随目标移动（图片来自网络） 右图：对比基于强化学习的端到端主动跟踪和传统的跟踪方法[1] 深度强化学习方法有前景，但仍有局限性 在前期的工作[1][2]中，作者提出了一种用深度强化学习训练端到端的网络来完成主动视觉跟踪的方法...实验环境 作者在多种不同的2D和3D环境开展了实验以更进一步验证该方法的有效性。2D环境是一个简单的矩阵地图，用不同的数值分别表示障碍物、目标、跟踪器等元素。...作者只用其中的一种地图（Block）用作训练，然后在所有可能的组合环境中测试，从而证明模型的泛化能力。 ? 3D环境是基于UE4和UnrealCV[3]构建的虚拟环境。...右图为消融实验的结果，对比删减不同模块后的学习曲线，作者提出的两个改进方法能够使对抗强化学习的训练更高效。 作者在3D环境中的实验更进一步证明该方法的有效性和实用性。
JavaScript API GL是新一代基于WebGL实现的高性能三维渲染引擎而封装的一套3D版本地图API，借助GPU的计算能力实现海量数据渲染，满足3D视角下的地图展示，旨在让地图呈现给用户最真实的世界...3k 10w 功能全面升级，场景支持丰富 除了体验与性能方面，JavaScript API GL在功能方面也做了大幅度升级，更为完备，包括点、线、面绘制，自定义图层叠加、个性化样式及应用工具等，使开发者可以更加容易的实现产品构思...点标记（MultiMarker） 除了海量点标记展示，在功能层面，还内置了沿线动画的功能，使您方便的实现如轨迹回放、网约车中的小车平滑运动效果。...自定义栅格图层（ImageTileLayer） 您可将图片形式的地图（如景区手绘图、园区图等），叠加到JavascriptAPI GL上显示出来，以达到极富个性化的地图呈现。...为了将数据更加酷炫的呈现在地图上，基于JavaScript API GL我们提供了一套位置数据可视化API，它可以实现轨迹数据、坐标点数据、热力、迁徙、航线等空间数据的可视化展现。
在本文中，我将向你展示深度学习是如何应用的，以及具体在哪里使用。 为了达到这个目的，下面介绍自动驾驶的所有4大支柱，并解释如何使用深度学习。 ?...在本文中，你将学习到如何在所有4个模块中实现深度学习，以及如果希望从事自动驾驶汽车的工作，你需要学习哪些技能才能成为深度学习工程师。 >> 感知中的深度学习 ?...事实上，如果你最近收到一张超速罚单，那就是因为雷达。...从理论上讲，你只需要数一数你在街上走了多少步，就能知道10分钟步行后你会在哪里。这是第一种情况，你有地图(纽约)和你的位置。...>> 控制和其他应用中的深度学习 控制 控制，正如在介绍中所说的，是关于跟随生成的轨迹生成一个转向角度和加速度值。 当我在为了写这篇文章进行搜索的时候，刚开始我想“在控制中没有深度学习”，我错了。
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