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机器人力学的联系(ROS2+turtlesim+Gazebo)

之前几篇博客,使用turtlesim画了一些有: 是很闲很无聊吗?其实不是这样的,这些都是开环控制线速度角速度画出来的,被控对象没有质量,没有加减速的过程,曲线很理想。 换成Gazebo/Webots/CoppeliaSim中使用物理引擎的机器人就不会这样简单了,就需要跟踪算法了,采用闭环算法精确控制误差才可以的。 当然,学公式也是非常重要的。 如何用此公式得到机器人进行椭圆需要的线速度和角速度公式呢?实现如下图的案例: 当控制对象为力学模型时? 如何控制速度?尤其是启停止时候的误差。 如果需要画出,可以使用plot工具,当然有更好用的PlotJuggler。 后续会逐步更新的。

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RNN预测行人

,模型训练的过程就是最小化所有待预测的Loss的过程。 预测效果的Metric 预测效果的衡量指标为:Average Displacement Error和Final Displacement Error。 Average Displacement Error = 所有预测点与GroundTruth对应点的空间距离之和/预测点个数 def get_mean_error(pred_traj, true_traj 最终效果中,预测Trajectory与Ground Truth Trajectory的绝对偏差并不大,因为行人的速度通常不会太快。 但最终的预测趋势与真实的意图个人感觉还比较大,不确定是模型的问题,还是行人预测难度比较大,单凭LSTM很难搞定。后面再尝试下Social LSTM,看看效果。

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    模拟反弹球的

    除了从台阶上向下扔,你还可以花一天半天时间研究一下他们的!!! 是不是高端很多~~~~ 给大家分享一个Mathematica官网上的一个例子,模拟一个反弹球的,同时秀一秀它的绘制能和势能。 ? 这两天系统出点小差错,不是小编偷懒哦!

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    图,用Python追踪NBA球员的

    我们想要的数据在:home (主场球员的数据), visitors (客场球员的数据),和 moments (使用于画中用于绘制球员信息的数据) In[6]: ? 绘制 绘制James Harden在整个比赛中的。我们可以借助从stas.nba.com获取的球场图片来绘制球场。你可以在上面找到SVG。 In[22]: #获取 Harden的 harden =df[df.player_name=="James Harden"] # 读取fullcourt.png图片 court =plt.imread =plt.colorbar(orientation="horizontal") cbar.ax.invert_xaxis() #画篮球场 # zorder=0 在Harden's movements 下面设置界线 harden.x_loc,-harden.y_loc, c=harden.game_clock, cmap=plt.cm.Blues, s=1000,zorder=1) # 颜色越深表示移越早

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    Python教程之粒子态绘图

    今天我们来讲一下Python中的态绘图库--matplotlib.animation,以粒子为例来说明如何绘制态图。   假设按照圆周,如下图所示: ? image-20200829214510346 为了模拟这个,我们需要如下信息:粒子的起始位置、速度和旋转方向。因此定义一个通用的Particle类,用于存储粒子的位置及角速度。 我们可以这样近似计算圆周:将时间段t分成一系列很小的时间段dt,在这些很小的时段内,粒子沿圆周的切线移。这样就近似模拟了圆周。 粒子方向可以按照下面的公式计算: v_x = -y / (x **2 + y **2) ** 0.5 v_y = x / (x **2 + y **2) ** 0.5   计算经过时间t后的粒子位置 ,必须采取如下步骤: 1)计算方向(v_x和v_y) 2)计算位置(d_x和d_y),即时段dt、角速度和移方向的乘积 3)不断重复第1步和第2步,直到时间过去t class ParticleSimulator

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    人体的人工智能画模拟

    从现在起,我将之命名为“人体的人工智能画模拟”(Physically-Based Animation ,下文简称PBA)。 PBA的目标是产生尽可能自然的形态。不幸的是,将自然编码成累积奖励信号几乎是不可能的(为此我曾经进行过几个月的尝试,但最终还是放弃了,只是一个简单的击打拳击袋的任务我都没能完成)。 例1:发现和合成类人爬升的。 译注: 这个视频讲解了PBA的路径规划方法和优化方法。分别采用CMA-ES和C-PBP算法来控制假人的爬行以对比效果。 系统会遍历岩点和墙面,并对进行脱机优化,在CPU时间35秒的时候,找到了第一条到达最终岩点的路径。然后系统开始基于启发式偏好来寻找更多的爬行路径。 高级控制器能够跟踪地面,将足球抵目标位置,并能在静态或态障碍之间进行导航。

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    空气阻力对乒乓球的影响

    在上一篇博客中主要讲述了马格努斯力在乒乓球的过程中的应用,并且从俯视图的角度看到了乒乓球的各种旋转下的弧圈。本文主要讲述的是空气阻力对乒乓球的过程的影响。 至于阻力的方向,那肯定是跟乒乓球的方向相反的,来拒去留。 需要注意的是,这里我们的是从y-z平面来观察的侧视图。 加转弧圈带来的影响 我们在上一个章节中主要考虑的是空气阻力对乒乓球的影响,其中并未考虑到乒乓球本身的旋转。 这里我们考虑一个弧圈球的场景:加转弧圈或者叫高吊弧圈球的,在这个乒乓球活中需要加入上旋的旋转,上旋会给乒乓球带来一个向下压的马格努斯力,使得乒乓球的弧线更小。 总结概要 在前一篇博客中我们介绍了加侧旋的乒乓球弧圈技术的模拟,本文我们关注的是高吊弧圈和削球弧线这两种原理,并且引入了空气阻力对乒乓球的影响。

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    Qt编写安防视频监控系统30-GPS

    一、前言 此功能是一个客户定制的,主要是需要在地图上态显示GPS的,有个应用场景就是一个带有监控的车子,实时在中,后台可以接收到经纬度信息,需要绘制对应的,相当于这些摄像机点位是态移的 GPS这个功能,也需要用到js的知识,其实就是封装一个js函数,绘制对应的线条路径,这个点可能包括的信息有经度、纬度、速度、时间、是否标记、时间等信息,写个结构体封装下,方便后期拓展,是否标记的含义是是否改点同时作为一个设备点添加 封装了百度地图,视图切换,,设备点位,鼠标按下获取经纬度等。 支持图片地图,设备按钮可以在图片地图上自由拖保存位置信息。 在百度地图和图片地图上,双击视频可以预览摄像头实时视频。 左侧右侧可拖拉伸,并自记忆宽高位置,重启后恢复。 双击摄像机节点自播放视频,双击节点自依次添加视频,会自跳到下一个,双击父节点自添加该节点下的所有视频。 双击节点+拖曳节点+拖曳窗体交换位置,均自更新url.txt。 支持从url.txt中加载通道视频播放,自记忆最后通道对应的视频,软件启后自打开播放。

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    Neuron:发音在大脑语音感觉皮层上的编码

    Chartier等人研究声道在感觉皮层上的编码。该研究发现,单电极神经活可以编码不同的,这些是产生自然语言的复杂基础。本文发表在Neuro杂志。 对每个电极的编码描述单独进行电极聚类。为了为每个开发简明的描述,提取了个发音器官的最大位移点。用主成分分析法对每一个发音器提取解释方差最大的发音器方向。 图1B显示了在一列看不见说话者的测试表达期间,每个发音器官的推测EMA和真实基线EMA。所有推断出的发音器官与真实的用来参考的发音器官之间都具有高度相关性。 图5B显示了来自所有108个AKT的每个发音器官的,这些再次说明了前后模式。给定发音器官的并没有显示出相同的位移程度,这表明了特定聚类内AKTs的特异性水平。 图5.的阻尼振荡力学 (A)来自每个聚类的事例电极的编码AKT沿主轴的发音。正值表示向上和向前的组合。

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    Android 利用三阶贝塞尔曲线绘制的示例

    本篇文章主要介绍了Android 利用三阶贝塞尔曲线绘制的示例,分享给大家,具体如下: 实现点赞效果,自定义起始点以及 效果图: ? = (PointF) valueAnimator.getAnimatedValue(); target.setX(pointF.x); target.setY(pointF.y); // alpha画 ,根据距离改变透明度 // target.setAlpha(1 - valueAnimator.getAnimatedFraction()); target.setAlpha(1 - } private PointF getPointF(int i) { PointF pointF = new PointF(); //pointF.x,pointF.y都是随机,因此可以产生n多种 2;//P1点Y轴坐标变化 } else if (i == 2) {//P2点Y轴坐标变化 pointF.y = random.nextInt(mHeight / 2); } // 写死的一条

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    基于自搭建BP神经网络的跟踪控制(二)

    在上一篇基于自搭建BP神经网络的跟踪控制(一)中,首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于控制,并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望的智能跟踪的功能。 假如因为工作需要,把该控制器结合到另一个不同的系统里面去应用时,或者添加新的模块时,而恰恰由于这些模块里面的参数是固定的,不能自我更新,所以才导致前言所述的繁琐工作的发生。 如果到现在,有朋友还是不知道上面式子怎么来的,建议一定要自己亲自手推导一下。加深印象。从上面方程组(5)可以看出,该方法可以看成是系统一边行,然后一边采样,参数一边更新的过程。 这里,我将介绍matlab simulink里面的fun模块,该模块其实就是个简单的函数模块,主要是把传统控制模块难以实现的功能,用脚本语言行,但是又能够嵌套到仿真中行。 与基于自搭建BP神经网络的跟踪控制(一)介绍的方法的精度是一个级别的。 另外,大家也发现了,不论是《一》文中的静态辨识,还是《二》文的态辨识,所用的原理基本是一套的。

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    用Wolfram语言的 NDSolveValue 模拟羽毛球、网球拍、陀螺等的

    物理、数学、学,波兰工程师 Mariusz Iwaniuk 用 Wolfram 语言的 NDSolveValue 模拟出羽毛球、陀螺、飞镖等的。 1 羽毛球 ? ? ? 2 网球拍 ?

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    视频 | 自适应神经网络模拟,四足物旋转跳跃栩栩如生

    由于四足物的脚步类型复杂,标记模型通常需要专业知识和大量的数据来校准和预处理。 ? 四足的数据采集通常也是非常不规则的,并且包括了一系列大偏差的。 将标准神经网络模型应用于这样的数据可以重现典型的面部情绪,但是会导致明显的滑象造成不自然,或者是人工合成的象。 在训练之后,用户可以交互式地实时控制特性并且启各种模式和作,通过使用简单的键盘控制命令 地面上的红色和绿色箭头 标示了控制信号,用于估计用户想要导引的。 简而言之,该论文提出了基于模式自适应神经网络的实时 Quattro(四轮驱系统 four -wheel system)和合成,这是第一个系统化近似构建一个数据驱四驱衰减特性控制器的方法,产生字节上变化的模式作和不同的转换 ,这就可以实际使用的系统用于端对端非结构化捕捉数据,而不用为面或模型给出标签,整个系统很流畅,该画演示非常自然。

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    iOS SwiftUI 画控制之Curve(2020教程)

    欢迎订阅专栏《SwiftUI 2020教程》 本文价值与收获 看完本文后,您将能够作出下面的画 [四种内置曲线效果] [四种内置曲线效果] 看完本文您将掌握的技能 掌握4种内置画曲线使用 实现移 实现颜色变换 欣赏远古壁画 QQ:3365059189 SwiftUI技术交流QQ群:518696470 画曲线是一种在整个画过程中表达速度的方式。 目前苹果内置了四个曲线 easeInout default easeIn easeOut Curve 例子 为了显示效果,我们通过下面等例子来体验一下 1、 做个照片struct,方便配置效果 struct ) .shadow(color: .white, radius: 10, x: 0, y: 0) .padding() } } 2、 配置图片移画 self.move.toggle() //print("here") }) { Text(" 启

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    车辆回放中如何实现信息表格的自

    TSINGSEE青犀视频目前正在研发基于车载视频监控的新功能,包括跟踪、回放等。 跟踪适用于车载监控场景,基于车内的车载监控装置,可以实时记录车辆的位置、行驶等信息,并且在回放中,能对车辆的行驶路线过程进行回放,掌握车辆的历史行踪。 今天和大家分享下在该功能研发中的一点技巧:如何实现表格自。 需求: 信息表格为了能和地图上点同步,需要滚到对应的列并展示高亮。 3)当地图上的点位后会传入下标执行tableTop函数,表格就会自到对应的列。 预览效果: 作为视频监控行业的重要分支,车载视频监控是交通监控领域的重要应用。 TSINGSEE青犀视频基于JT1078协议与多年来在音视频流媒体领域的研发经验,围绕定位、回放、实时视频监控、驾驶行为监测、录音、智能报警等模块,打造出智能化、数字化、可视化的车载视频监控平台,助力

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    GPX数据在mapboxGL中

    概述 喜欢跑步的人都会选择一款APP来自己跑步的,常用的有keep、悦跑圈、华为健康等等,每次跑完步,会根据跑步的绘制画。 数据 本文中的数据是我跑步的实测数据,数据导出于Garmin手表,格式为GPX。 实现 1.解析处理数据 gpx数据解析用到了gpxparse.js,具体请移步GPXParser.js。 window.clearInterval(that.playFlag); } else { that.play(); } }, 30); }) } 2.

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    一个简单的Android

    本文实例为大家分享了Android画的具体代码,供大家参考,具体内容如下 二、需求描述 年中那会儿基友的公司给他了一张只有一条曲线的图,想让他按照曲线的态展示整个曲线,然而基友忙于把妹,一个馒头的代价收买了我 上原始图(原始图的曲线是白色的,其他部分是透明的,这里为了便于观察,我将背景调为黑色) ? 三、分析实现 讲道理,刚拿到这个图片的时候我也有点懵逼,一个毫无规律的曲线很显然不能通过简单的方程式去描述点的具体位置,甚至想说设计直接给个画岂不美滋滋…… 吐槽归吐槽,需求还是要实现的 不过这种方法的可扩展性太差,底层的图片发生改变(滑、变色)上层也需要进行配合。 这里使用方法是:将图片中有色像素在图片上的位置按照比例映射到要绘制的View中。 的获取可以通过获取全部的像素点颜色,因为透明的必然不是,所以判断Alpha值即可,又因为是一条线,当我们使用Path连点的时候为了尽量减少不必要点的连接,我这里通过平均值的方式将曲线的宽度降为

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    pyecharts图的实现示例

    刚好今天也有同事问起来,那么今天就以pyecharts的态地理图为例,说说该怎么使用pyecharts。 import pandas as pd import random from pyecharts import GeoLines, Style #地理图的类就是Geolines 在同事那里拿了一份国内部分城市的经纬度数据 = style.add(is_label_show=True, line_curve=0.3, #线的弯曲度,0-1 line_opacity 做到这里地理图已经完成了,那么假如我们想画一个既有出发又有回来的图怎么画呢? 到此这篇关于pyecharts图的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts图内容请搜索ZaLou.Cn

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    汇总了过去5年300多篇文章,包括视频预测、作预测、预测、身体预测等

    加拿大华为技术公司 论文名称:Deep Learning for Vision-based Prediction: A Survey 原文作者:Amir Rasouli 基于视觉的预测算法有广泛的应用,包括自驾驶 在本文中,我们将这些算法分为视频预测、作预测、预测、身体预测和其他预测应用。对于每个算法类别,我们着重介绍了常用的架构、训练方法和使用的数据类型。

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