Rx尝试解决从基于事件的UI异步访问数据的问题。...标准的迭代器模式以及它的基本接口IEnumerable和IEnumerator对于异步操作是不足够的，因此Rx通过引入观察者模式来解决这个问题，这个模式包含两个主要的接口，IObservable和IObserver...接下来我们运用Rx的UI事件订阅功能来实现在WPF/Silverlight中拖动元素的功能函数： 1 private void EnableDragging(FrameworkElement element...Canvas.SetTop(element, value.Y - element.Height/2); 19 }); 20 } 短短几行代码就实现了我们想要完成的功能...当然这只是Rx框架的一小部分，想要了解更多的内容请上官方开发者中心看看。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nc（Netcat）Ping 端口 Netcat 是一款更强大的网络工具，可以替代 Telnet。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
光学透视 AR 设备如 HoloLens，使用光学波导等技术；视频透视 AR 设备如手机、平板电脑，使用摄像头捕捉现实画面并进行处理。...手部追踪： 用于追踪用户手部的位置、姿态和手势，实现自然的手部交互。常用的技术包括计算机视觉、深度传感器等。眼动追踪： 用于追踪用户眼球的运动，可以用于注视点渲染、用户行为分析等。...空间定位与地图构建 (SLAM)： 用于构建环境的三维地图，并实现设备在环境中的精确定位。SLAM 技术是 AR 和 MR 的核心技术之一。...3.交互技术：手柄交互： VR 设备常用的交互方式，通过手柄上的按钮、摇杆等进行操作。手势识别： 通过摄像头或深度传感器捕捉手部动作，实现自然的手势交互。...4.跨平台兼容性： 如何在不同的 XR 设备和平台上实现兼容性。总结：XR 端开发是一个涉及多学科交叉的领域，需要开发者具备硬件、软件、算法等多方面的知识和技能。
开发记录 技术选型 我曾经用Flutter+Flame写过一个Forge2D的开源小游戏：《坠落》 (PS：早期作品，代码写的比较不忍直视，大佬轻喷～) [4c0d6dfcc6f54a0782e5be155026ba1b...图片剪裁 [7666b7bc3458454f8fcfbbc49c870abb~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 这里我选用的图片裁剪插件是 crop，不过它的实现方式是 RepaintBoundary...，所以这丫在Web端不能用（PC上的浏览器可以用，但是在手机上的浏览器就不支持，很迷～），所以没办法，只能退而求其次使用 image 库直接操作图片像素点裁剪图片。...xi, yi, src.getPixelSafe(sx, sy)); } } } return dst; } 条件导包 由于dart:io在web端不受支持，所以我们需要使用其它实现来替代...dart:io，这就涉及到了如何在dart中实现条件导包 一个简单的文件io的例子 //file/file_io.dart import 'dart:io'; import 'dart:typed_data
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的“Rocycle”系统使用手持传感器来检测物体是纸、金属还是塑料 每年，垃圾回收公司都会筛选出6800万吨的可再生用品，这相当于超过3000万辆汽车的重量。...这一过程中的一个关键步骤发生在快速移动的传送带上，工人们必须将物品分类，如纸张、塑料和玻璃。这类工作枯燥、肮脏，而且往往不安全，尤其是工人还必须从设备中的混合物里筛选正常垃圾。...该团队的“Rocycle”系统包括一只柔软的特氟隆材质手掌，可以与任何机械臂兼容的指尖上使用触觉传感器来检测物体的大小和硬度。...通过感受物体并了解这与我们自己指尖的柔软度有何关系，我们能够学会如何在不掉落或折断物体的情况下处理各种各样的物体。 这种直觉很难编程让机器人掌握。...该小组的抓取器首先使用它的“应变传感器”来估计物体的大小，然后使用它的两个压力传感器来测量抓取物体所需的力。
尽管机器人的相关技术近年快速发展，但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。...1、目前存在的问题 为了在非结构化环境中实现鲁棒、自主的操作，机器人必须能够识别周围环境中的相关物体和特征，并相应地规划其运动和交互。...作者还指出了一些问题，如ICP 拟合得分（欧几里得误差得分）和IOU不能有效地区分好的配准和错误的配准。相比之下，作者提出的指标解决了高度对称的物体（例如油瓶）上存在的这些直接缺点。...当仅考虑466个Kinect1实例（具有更好RGB-D 校准的结构光传感器）时，SegICP 分别使用来自注释、SegNet 和 DilatedNet的标记分别实现了90%、73%和72%的成功度量。...最后，由于该架构使用分割标记来裁剪点云，所以RGB和深度帧的传感器校准对于准确的姿态估计至关重要。
具体来说，该大类技术以触觉传感器为基础，在机器人身上将实现触觉信号的准确采集、处理，并基于触觉感知信号完成模式识别、人机交互、运动控制等任务。 放在Ollie顶球这个Case中，有三大关键项。...Ollie头顶就被安上一块这种传感器阵列，结合定制化的传感器电极适配模块和内部标准化的传感器信号采集模块，在Ollie 200mm x400mm头顶表面上实现了点阵信号的快速采集—— 其次，看看平衡控制方面...最后还需要解决挑战高难度的头部平衡、搬运球形物体任务。 Ollie顶球难，难就难在「球是活动的」，机器人还在移动，其间需要不断根据球体状态变化调整自己。...有了触觉的支持，结合稳定的运动能力，Ollie 还可以挑战高难度的头部平衡、搬运球形物体任务，充分利用球体与机器人表面的接触信息，结合自身姿态传感器和关节电机编码器的数据，实现了上身物体操控能力和下身移动平衡能力的完美结合...如何在人机交互、运动控制和灵巧操作等应用场景中让机器人具备接近人类水平的触觉能力，成为近年的研究热点和技术挑战之一。
这不是一个简单的工作，因为地图可能发生变化，其他运动的物体也是必须要绕过的障碍物，所以常常需要更改自己的规划，如何在这种复杂的环境下高效率地实现最佳路径，就是运动规划的使命。...我们先来看下面的例子，这是一个用在DARPA城市挑战赛中的真实运动规划算法。...运动规划应用 只要是移动智能体都需要运动规划。...比如家用扫地机器人、物流仓库用的仓储机器人、饭店里的送餐机器人、酒店/医院里的配送机器人等；还有自动驾驶汽车；在复杂的环境（如树林、建筑群）里飞行的智能无人机等。...只有深入理解算法原理和代码实现才能具有核心竞争力，在找工作中成为offer收割机。
最近，已经有很多有趣的研究工作，探索如何在更高级别的自动化中利用相机和毫米波雷达的组合，比如[1]、[2]和[3]。参考文献[5]介绍了相机和毫米波雷达的特性以及它们互补的方面。...在第五部分，我们将展示讨论的方法如何在相机-雷达评估基准数据集nuScenes [4]上进行评估。然后，在第六部分中，我们将探讨可能的扩展，关注当前的研究趋势，为未来的研究提供启示。...出于经济原因，与激光雷达相比，AV /移动机器人行业一直更加注重在生产车辆上使用毫米波雷达和相机。在这个示例中，我们可以看到有5个毫米波雷达，6个相机和仅1个激光雷达。...3.2 毫米波雷达毫米波雷达是机器人学中使用的一类主动传感器，它通过发射无线电波来感知环境，并测量反射波来确定物体的位置和速度。...我们需要使用成本低廉的传感器才能将这项技术推广到大众市场，从而证明无人驾驶车辆的生命周期成本比司机操作的出租车/车辆要低。为了实现这个目标，相机和雷达是我们可以利用的关键传感器。
随着传感器数据处理在汽车ECU（电子控制单元）中被引入，我们必须越来越多地使用机器学习来完成新的任务。...潜在的应用涉及通过来自不同外部和内部传感器（如激光雷达、雷达、照相机或物联网）的数据融合来评估驾驶员状况或驾驶场景分类。 运行汽车信息娱乐系统的应用程序可以从传感器数据融合系统接收信息。...上面的图像描绘了如何在一个可以理解性代码的单个文件中实现AdaBoost算法。该函数包含一个弱分类器和boosting组件。弱分类器尝试在数据维度之一中定位理想阈值，将数据分为2类。...模式识别算法（分类） 通过高级驾驶辅助系统（ADAS）中的传感器获得的图像由各种环境数据组成，需要过滤图像以通过排除不相关的数据点来确定物体类别的样例。...在上图中，“x”是输入，从网络上一层传出的特征。进入最后一层隐藏层的每一个节点，将传递给许多x，并将每个x乘以w，相应的权重。对于偏移，乘积之和将被移动到一个激活函数中。
最近，已经有很多有趣的研究工作，探索如何在更高级别的自动化中利用相机和毫米波雷达的组合，比如[1]、[2]和[3]。 参考文献[5]介绍了相机和毫米波雷达的特性以及它们互补的方面。...在第五部分，我们将展示讨论的方法如何在相机-雷达评估基准数据集nuScenes [4]上进行评估。 然后，在第六部分中，我们将探讨可能的扩展，关注当前的研究趋势，为未来的研究提供启示。...出于经济原因，与激光雷达相比，AV /移动机器人行业一直更加注重在生产车辆上使用毫米波雷达和相机。在这个示例中，我们可以看到有5个毫米波雷达，6个相机和仅1个激光雷达。...3.2 毫米波雷达 毫米波雷达是机器人学中使用的一类主动传感器，它通过发射无线电波来感知环境，并测量反射波来确定物体的位置和速度。...我们需要使用成本低廉的传感器才能将这项技术推广到大众市场，从而证明无人驾驶车辆的生命周期成本比司机操作的出租车/车辆要低。 为了实现这个目标，相机和雷达是我们可以利用的关键传感器。
本文将通过Mercury X1大象人形机器人的案例，探讨如何利用尖端技术如大型语言模型（LLM）、同时定位与映射（SLAM）、机器人操作系统（ROS）、开源计算机视觉（OpenCV）和S-Tag标记码技术来实现复杂环境中的精确物体抓取和移动...技术点介绍在Mercury X1的应用案例中，整合了多种技术使得机器人能够在复杂的环境中执行精准的物体抓取和移动任务。...通过使用激光雷达、摄像头和其他传感器，SLAM帮助Mercury X1机器人构建环境地图，实时更新其位置，并规划行动路径。这对于确保机器人在复杂环境中能够自主导航至关重要。...此外，Mercury X1的移动基座装备了LiDAR、超声波传感器和2D视觉系统，能够实现高感知的环境交互。...启动机器人，对系统进行初始化，在所处的环境中移动，通过雷达传感器收集数据，SLAM算法将这些数据转化为一个结构化的地图，同时实时更新机器人的位置，为了确保地推的准确性，建议在环境中多移动会。
在下面的Colab示例中，我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练来预测物体的旋转和平移。...如下图所示，立方体看起来是上下缩放的，而实际上发生这种变化只是由于相机焦距发生了变化。 下面的Colab示例提供了更多关于相机模型的细节，以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。...材料 材料模型(Material models)定义了光和物体交互的方式，赋予它们独特的外观。 例如，有些材料，如石膏，能均匀地向所有方向反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面反射。...几何——3D卷积和池化 近年来，从智能手机的深度传感器到自动驾驶汽车激光雷达，以点云或网格的形式输出3D数据的传感器越来越常用。...由于这类数据有着不规则的结构，与提供规则网格结构的图像相比，在这些表示上执行卷积更难实现。
其中，姿态传感器用于检测机器人的姿态，接近觉传感器用于检测物体的接近程度，距离传感器用于检测物体的距离，视觉传感器用于检测物体的颜色、形状、大小等信息。...底盘应该具有较好的平稳性和适应性，以便机器人能够在各种环境下自由移动。可以使用轮式机器人的常用底盘，如四轮式、六轮式、八轮式等。...此外，还可以设计一些特殊的底盘，如带有履带的底盘，以便机器人在崎岖的地形上行驶。 机器人传感器设计：机器人需要具备准确的感知和定位能力，以便能够感知周围的环境和物体。...可以使用各种传感器，如超声波传感器、激光雷达、视觉传感器等。传感器的精度和灵敏度需要满足机器人的需求。 机器人控制系统设计：机器人需要具备稳定的控制系统，以便能够控制机器人的行动。...可以使用各种控制算法和传感器融合技术，如PID控制、模糊控制、神经网络等。同时，还需要考虑机器人的反应时间和响应速度。
相关工作 RGB-D 传感器已广泛用于姿态估计、场景重建等。深度传感器有深度信息丢失或不准确的缺点，产生原因是不正确的红外模式匹配造成的许多错误，如噪声，深度值确实或闪烁。...ToF 摄像头如 Kinect V2 通过衍射膜投射伪随机红外光，可能造成深度值不准确。结构传感器如 RealSense D435 主要缺点是因红外传感器曝光不足或曝光过度导致的深度值不准确。...；深度处理；创新的纹理分级。在键入过程中，使用了高饱和度的分级来优化区分前景与背景。在深度处理中，使用分级是为了实现结构的最好表示，因此人像的黑色部分被分地更亮。...制作过程中的挑战 快速移动。记录快速的动作，甚至是物体，要求对光照条件的快速适应。一般来说这用变换度测（conversion measure）和生产时有限的时间花费是不可能实现的。...6DoF 动作和交互可以通过改变场景中内的视角和头盔显示器与头的移动来实现。用户的情绪反应（包括面部表情，眼动，信条，生理数据等）可以通过身体传感器在观看时收集，个性化的故事线可以根据情绪类别创建。
这些模型需要大量的计算资源和大规模数据移动，从而对硬件的效率和速度提出了挑战。 本文首先概述了自动驾驶系统的关键组件，包括输入传感器、常用数据集、仿真平台以及软件架构。...雷达可以探测较远距离的物体，但其精度通常低于 LiDAR。 * GPS 传感器 是自动驾驶车辆中广泛使用的另一类传感器。GPS 提供全球定位信息，这对于车辆导航至关重要。...在这种方法中，模型通过与虚拟环境交互不断优化其策略，以最大化累积奖励。强化学习的目标是学习如何在不同驾驶场景中做出最佳决策，例如在交通拥堵中选择最优路径或在复杂交叉路口中优先避让行人。...在自动驾驶系统中，深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）广泛用于物体检测、传感器融合和决策等任务，PIM为满足自动驾驶系统在性能和效率上的严格要求提供了有力的优势。...虽然专门针对特定任务的核心（如图像处理、传感器融合或神经网络推理）对于实现最佳性能和高效能至关重要，但也需要灵活性。 鉴于自动驾驶车辆的10至15年使用寿命，硬件必须能够适应新的算法、模型和软件更新。
成本-用简单、低成本的硬件实现这一点。 隐私-不想在外部共享所有传感器数据。 效率-更小的设备形状系数，能量收集或更长的电池寿命。...在机器学习方面，您可以使用一些技术将神经网络模型放入内存受限的设备(如微控制器)中。其中一个关键步骤是将权重从浮点量化为8位整数。这也有助于使推断更快地计算，并且更适用于较低的时钟速率设备。...陀螺仪、磁力仪) 环境-温度、湿度和压力 光-亮度，颜色和物体接近度 与经典的Arduino Uno不同的是，它将一个微控制器与板载传感器结合在一起，这意味着你可以在不需要额外的硬件或线路的情况下解决许多用例...这些示例中的模型之前都经过了培训。下面的教程向您展示了如何在Arduino上部署和运行它们。在下一节中，我们将讨论培训。...在我们的示例中，由于我们使用的Arduino Nano 33 BLE感知板具有更强大的Arm Cortex-M4处理器和一个内置的IMU，这使得实现起来更容易。
它是一种用于自主导航和机器人感知的技术，旨在通过在未知环境中同时进行自主定位和构建环境地图，实现机器人的导航与路径规划。...在实时定位和地图构建的过程中，SLAM系统会使用各种传感器（如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等）获取环境信息，并利用这些信息进行自主定位和地图构建。...地图构建则是将机器人在移动过程中获取的传感器数据融合起来，生成环境的地图表示，包括地标、障碍物和空间结构等信息。 02 SLAM 技术可以分为哪几类？...（1）自主导航和移动机器人：激光SLAM可用于移动机器人的自主导航和路径规划。 （2）无人驾驶和自动驾驶汽车：激光SLAM是无人驾驶和自动驾驶汽车中关键的感知技术之一。...激光雷达能够提供车辆周围环境的精确地图和距离信息，用于定位车辆和障碍物检测。通过将激光SLAM与其他传感器（如相机、雷达和GPS）进行融合，实现全面的环境感知和高级驾驶决策。
HTC Vive的产品体验处于领先地位，不得不说Lighthouse空间定位系统在交互体验上为其增色不少。同样，移动VR空间定位技术的实现也在困扰着致力于移动VR头显的厂商们。...关键：激光+惯导 这套移动大空间定位技术是基于激光定位技术实现的，采用具有超高稳定性的激光发射基站实现了无限大空间、无限多个人的室内定位。...业内人士称，传统激光定位技术不可扩展，大朋VR的这套移动VR空间定位系统在很大程度上解决了这个难题。 原理分析 具体来说，该定位技术是靠激光和光敏传感器来确定运动物体的位置。...激光发射器中设计有横纵两个方向的扫描模块，分别在水平和垂直方向轮流对定位空间发射横竖激光扫描定位空间。目标物体上绑定多个光敏传感器。...再根据不同光敏传感器之间的几何关系，最终可通过换算得到光敏传感器的位置。 价值何在？
动画 角色的移动，爆炸的效果，过场的特效等。...使用Region类中的contains函数 13.游戏音乐与音效 播放游戏背景音乐MediaPlayer 游戏音效类 SoundPool...实际使用中，需要通过摇杆控制游戏主角的移动，首先将整个360°分成4或8等分 2.多触点实现图片缩放 3.触屏手势识别 根据玩家接触屏幕时间的长短、在屏幕上滑动的距离、按下抬起的时间等包装，就是触屏事件监听...1.创建矩形物体 Box2D中存在两种2D图形，圆形和多边形。创建物体都应该设质量、摩擦力、恢复力三个基本属性。...移动关节 PrismaticJoint起两个作用，一个是让物体沿着世界锚点进行移动，另一个是让绑定在移动关节上的两个Body进行相同的动作。
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