| 导语 本文将从为什么要探究更自然的动画、如何探究运动曲线方程、列举常用的运动曲线、分别使用js和css实现曲线动画效果、可视化实现工具这几个方面进行介绍。希望阅读后，本文能给你在制作动画效果时带来一点帮助。 1.为什么需要探究更自然的动画 自css animation推出后，强大的功能使得我们通过css也能制作出媲美flash的动画效果。然而在制作动画的时候，我们也许会常常纠结怎么设置timing-function。一般情况下，我们会直接使用自带的五个动画函数（linear、ease、ease-in、e
此功能是一个客户定制的，主要是需要在地图上动态显示GPS的运动轨迹，有个应用场景就是一个带有监控的车子，实时在运动中，后台可以接收到经纬度信息，需要绘制对应的轨迹，相当于这些摄像机点位是动态移动的，这样就可以观测到摄像机的实时位置信息，双击摄像机还可以弹出画面实时预览，很直观。
你是否曾经想过用花哨的、闪闪发光的粒子动画分吸引你网站用户的注意力，而同时又在后台加载一些数据呢？幸运的是，没有必要用诸如 Three.js 之类的 3D 库进行非常深入的图形编程。相反，你需要的是 CSS 和 JavaScript 的一些基本知识以及轻便的动画库（例如 anime.js）。最后我们应该得到以下结果：
canvas其实没有那么玄乎，它不外乎是一个H5的标签，跟其它HTML标签如出一辙： canvas 元素用于在网页上绘制图形。 那么什么是 Canvas？ HTML5 的 canvas 元素使用 JavaScript 在网页上绘制图像。 画布是一个矩形区域，您可以控制其每一像素。 canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。 canvas本身没有任何的绘图能力，所有的绘图工作都是通过js来实现的。通常我们在js通过getElementById来获取要操作的canvas（这意味着咱得
接下来说说scene.beginAnimation 返回值有啥用？根据官方文档描述，这个返回对象Animatable提供了几个有用的方法：
行人遵循不同的轨迹避开障碍物并接纳其他行人。在这样的场景中任何自动驾驶汽车都应该能够预见行人的未来位置，并相应地调整行进路线避免碰撞。轨迹预测的问题可以看作是序列生成任务，感兴趣的是基于过去的位置来预测未来轨迹。这里提出了一种LSTM模型，即题目所说的，来学习人类的一般运动并预测其未来的轨迹。这是当时手工函数（例如social force模型）的传统方法不同的。
导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
今天的主角是滑动验证码，现在有很多网站使用了极验验证码来智能反爬虫,其中有一种是滑动验证码，具体来说就是拖动滑块来拼合图像，若图像完全拼合，则验证成功。下图是B站的登录验证码，便是采用了极验的滑动验证码，一起来看看如何破解吧！
本游戏有五种技能粒子，分别是 "护盾"，"重力场"，"时间变慢"，"使敌人变小"，"增加生命"。Player粒子吃了技能粒子后就能表现各种特殊效果。 碰撞检测 游戏中Player粒子可能会撞击到Enemy粒子，也可能吃到Skill粒子。我们怎么来判断呢？画布中两个粒子的碰撞检测其实很简单，如果是圆形粒子，只需要判断两个粒子圆心的距离是否小于两个圆半径之和就行了。 //index.js function collision(enemy, player) { const disX = player.x
论文【1】中提出的自动驾驶决策系统(Decision-Making System)包含三层Behavior Planner：
1. 前言 以前在看微信视频号直播的时候，经常点击右下角的点赞按钮。看着它的数字慢慢从一位数变成五位数，还是挺有氛围感的。特别是长按的时候，有个手机震动的反馈，很带感。 虽然之前很好奇这些飘动的点赞动效是怎么实现的，但没有特别去钻研。直到前阵子投入腾讯课堂 H5 直播间的需求，需要自己去实现一个这样的效果时，才开始摸索。 先看看最后的效果： 相比视频号的点赞动效，轨迹复杂了很多。可以看到课堂直播间的这一段点赞动效，大概分为这么三个阶段： 从无到有，在上升过程中放大成正常大小 上升过程中左右摇曳，且摇曳
中秋佳节即将到来，远在他乡的孩子们马上可以回家和父母一起吃月饼，看月亮，聊聊工作、谈谈理想，想想还挺惬意。
流利的语言表达需要精确的声道运动。Chartier等人研究声道运动在感觉运动皮层上的编码。该研究发现，单电极神经活动可以编码不同的运动轨迹，这些运动轨迹是产生自然语言的复杂运动轨迹基础。本文发表在Neuro杂志。
只要用拖动的方式给出运动轨迹，DragNUWA就能让图像中的物体对象按照该轨迹移动位置并生成连贯的视频。
本文是three.js系列博文的一篇，第一篇文章是【three.js基础知识】，如果你还没有阅读过，可以从这一篇开始，页面顶部可以切换为中文或英文。
基于扩散模型的图像和视频生成技术取得了长足进步。为了实现个性化生成目的，许多作品在生成过程中添加了控制信号，如文本引导的图像和视频生成，以及图像引导的视频生成。
电子商务仓库中的拣选机器人需要快速计算各种配置之间有效且平稳的机器人手臂运动。最近的研究中是将抓取力分析与手臂运动规划结合，以计算最佳的手臂平滑运动；然而，数十秒的计算时间支配着运动时间。深度学习的最新研究将神经网络应用于计算这些运动。但是，运算结果缺乏产生符合运动学和动力学运动所需的精度。虽然运算结果不可行，但神经网络计算的运动接近最佳结果。该研究中所提出的方法以近似运动为起点，开始优化，优化运动规划器将近似方法通过几次迭代，优化为切实可行运动。
作者|訾竣喆 转自|雷锋网 如今，当我们看板球或是网球的比赛的时候很容易发现，机器视觉技术（machine-vision techniques）早已革命性地开始辅助裁判进行现场的即时分析和判罚。例如，
在之前的一篇文章中有提到购入了一台myAGV，以树莓派4B为控制核心的移动机器人。上篇文章中向大家介绍了myAGV如何实现建图、导航以及静态避障，但我们深知，这只是机器人自主导航能力的基础。在实际应用场景中，机器人需要面对复杂的动态环境，如人流、障碍物等，如何实现可靠的动态避障，是我们不断探索和挑战的问题。在本文中，我们将分享我们在探索动态避障方面的实践和经验，希望能够为其他创客开发者和机器人爱好者提供一些参考和启发。
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。
在当今数字时代，视频内容的编辑和生成技术已经取得了显著的进步。特别是利用扩散模型进行视频生成和编辑，已经成为了一个热门的研究领域。然而，实现精确且局部化的视频编辑仍然是一个巨大的挑战。大多数现有的视频编辑方法主要集中在视觉内容的改变上，而对于运动编辑的研究则相对较少。
就拿跑步来说，许多人都是三分钟热度，根本坚持不下来。许多程序员在电脑面前一坐就是一整天，很少去锻炼、跑步。
目的 本文手把手教你在 Mathematica 科学计算软件中搭建机器人的仿真环境，具体包括以下内容： 1 导入机械臂的三维模型 2 正\逆运动学仿真 3 碰撞检测 4 轨迹规划 5 正\逆动力学仿真 6 运动控制 文中的所有代码和模型文件都在此处：https://github.com/robinvista/Mathematica 。使用的软件版本是 Mathematica 11.1，较早的版本可能缺少某些函数，所以最好使用最新版。交流网站是www.robotattractor.com。进入正文之前不妨先看几个例子：
本文的主要内容参考了Kajita等人2003年的论文，Biped Walking Pattern Generation by using Preview control of Zero-Moment Point 以及《仿人机器人》一书，算法的代码已开源，详见文末链接。
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，会根据跑步的轨迹绘制轨迹动画。今天咱们讲讲技术，不扯淡，讲一下在mapboxGL中如何实现类似的效果。
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
对于机械臂系统最简单的控制策略即在机械臂运动速度不大时，可以忽略其离心力、科氏力影响以及各连杆的耦合，进而将机械臂视为解耦的线性系统，对其控制采用基于 个独立关节的控制，对每个关节施加PD控制。其控制率如下：
无人驾驶系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动轨迹规划等等。
随着 ChatGPT、GPT-4、LLaMa 等模型的问世，人们越来越关注生成式模型的发展。相比于日渐成熟的文本生成和图像生成，视频、语音等模态的 AI 生成还面临着较大的挑战。
行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环，已成为近年来的一项研究热点。在机器人领域国际顶级会议ICRA 2020上，美团无人配送团队从一百多支队伍中脱颖而出，在行人轨迹预测竞赛中夺得第一名。本文系对该预测方法的一些经验总结，希望能对大家有所帮助或启发。
引言：行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环，已成为近年来的一项研究热点。在机器人领域国际顶级会议ICRA 2020上，美团无人配送团队从一百多支队伍中脱颖而出，在行人轨迹预测竞赛中夺得第一名。本文系对该预测方法的一些经验总结，希望能对大家有所帮助或启发。
本文详细阐述了外卖平台在基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法的研究。有关轨迹预测算法的研究还在继续，希望能与同行一起交流学习。
大部分现代控制理论习题都可以通过计算机辅助解决，如Matlab或Octave Online。
机械臂在不同环境下、不同任务条件下其控制的目的和策略也不同。当机械臂在自由空间中时，其主要进行位置和姿态的控制，根据任务轨迹的不同，其包括点到点的控制以及轨迹跟踪控制。
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。
民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项极具挑战的技术难题。面向未来，美团正在积极研发无人配送机器人，建立无人配送开放平台，与产学研各方共建无人配送创新生态，希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中，提高物流配送效率。在此过程中，美团无人配送团队也取得了一些技术层面的突破，比如基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法，论文已发表在IROS 2019。IROS 的全称是IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，IEEE智能机器人与系统国际会议，它和ICRA、RSS并称为机器人领域三大国际顶会。
“机器人将会改变世界！”“未来是属于机器人的！”最近，包括 Google Venture 在内的一些美国硅谷投资机构一再重申这样的言论，然而在通往机器人普及道路并非一帆风顺。如果以电脑发展史的思路来看
随着制造业的不断发展，机器人技术在各个领域都得到了广泛应用，其中机械臂焊接机器人在汽车制造、电子产品制造等行业中发挥着重要作用。机械臂焊接机器人的轨迹控制是其关键技术之一，对于实现高质量、高效率的焊接任务至关重要。
自主运动的连续解码对于神经假体的闭环、自然控制是可取的。最近的研究表明，可以从低频(LF)脑电图(EEG)信号重建手的运动轨迹。到目前为止，这只在脱机状态下执行。奥地利格拉茨技术大学(Graz University of Technology)和意大利博洛尼亚大学(Universityof Bologna)的研究团队首次尝试用基于LF-EEG(低频脑电图)的解码动作对机器人手臂进行连续在线控制。
分享一个用原生JS实现的拖拽鼠标绘画的小Demo，效果如下： 以下是代码实现，欢迎大家复制粘贴。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equi
每个游戏都会包含场景和角色。要实现一个游戏角色，就要清楚角色在场景中的位置，以及它的运动规律，并能通过数学表达式表现出来。 场景坐标 canvas 2d的场景坐标系采用平面笛卡尔坐标系统，左上角为原点(0,0)，向右为x轴正方向，向下为y轴正方向，坐标系统的1个单位相当于屏幕的1个像素。这对我们进行角色定位至关重要。 Enemy粒子 游戏中的敌人为无数的红色粒子，往同一个方向做匀速运动，每个粒子具有不同的大小。 入口处通过一个循环来创建Enemy粒子，随机生成粒子的位置x, y。并保证每个粒子都位于上图坐标
分辨率从 480p，720p，再到 1080p，现在有了 2K、4K；帧率也从 25FPS 到 60FPS，再到 240FPS，960FPS 甚至更高……
本文是 ACM SIGGRAPH Asia 2021入选论文《基于关键帧和风格的相机运镜控制（Camera Keyframing with Style and Control）》的解读。该工作由北京大学前沿计算研究中心陈宝权-刘利斌课题组与法国雷恩第一大学、北京通用人工智能研究院等单位合作完成，用于解决动画、影视中的相机轨迹规划问题。该工作通过同时学习相机运镜规则与关键帧约束，实现了兼具风格化与细节的相机控制方法。
设位于坐标原点的甲舰向位于x轴上点A(10, 20)处的乙舰发射导弹，导弹头始终对准乙舰。如果乙舰以最大的速度v0(是常数)行驶，行驶轨迹满足曲线方程y=-4x^2+80x+20，导弹的速度是20v0，绘图表示导弹和乙舰行驶轨迹的曲线方程，并标注图形说明。
自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信
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。
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