/* 功能：求小球运动路径 日期：2013-4-19 */ #include #include int main(void) { int n;...;n++) { hight=hight/2.0; printf("第%d次反弹的高度：%.6lfn",n,hight); s=s+hight; } s=s+100.0; printf("小球共经过的路程
，模型训练的过程就是最小化所有待预测轨迹的Loss的过程。...轨迹预测效果的Metric 轨迹预测效果的衡量指标为:Average Displacement Error和Final Displacement Error。...Average Displacement Error = 所有预测轨迹点与GroundTruth对应轨迹点的空间距离之和/预测轨迹点个数 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，因为行人的运动速度通常不会太快。...但最终的预测趋势与真实的运动意图个人感觉还比较大，不确定是模型的问题，还是行人运动预测难度比较大，单凭LSTM很难搞定。后面再尝试下Social LSTM，看看效果。
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运动轨迹！！！...是不是高端很多~~~~ 给大家分享一个Mathematica官网上的一个例子，模拟一个反弹球的运动轨迹，同时秀一秀它的绘制动能和势能。 ? 这两天系统出点小差错，不是小编偷懒哦！
今天我们来讲一下Python中的动态绘图库--matplotlib.animation，以粒子运动轨迹为例来说明如何绘制动态图。 假设按照圆周运动，如下图所示： ?...image-20200829214510346 为了模拟这个运动，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轨迹：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动。这样就近似模拟了圆周运动。...粒子运动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）计算运动方向（v_x和v_y) 2）计算位置(d_x和d_y)，即时段dt、角速度和移动方向的乘积 3）不断重复第1步和第2步，直到时间过去t class ParticleSimulator
文章目录 一、Flutter 手势 - 跟随手指运动的小球 三、完整代码示例 三、相关资源 一、Flutter 手势 - 跟随手指运动的小球 ---- 设置小球坐标变量 : 其中 currentX 是距离左侧边界的距离..., currentY 是距离右侧边界的距离 ; /// 当前小球的 x 坐标 double currentX = 0; /// 当前小球的 y 坐标 double currentY =...0; 小球的位置 : 小球是在 Stack 帧布局中的 Positioned 组件 , 其 left 和 top 字段值设置其坐标 , 分别对应 currentX 和 currentY 值 ; //...小球 Positioned( /// 当前位置 left: currentX, top: currentY, ) 监听事件 : 监听 GestureDetector 组件的 onPanUpdate..., 需要逐步累加 currentX += e.delta.dx; currentY += e.delta.dy; }); }, // 黑色小球
二、经典案例解题方法 方法一：应用for循环求出自由落体运动总长度和第n次反弹高度 首先来看下球从100米高自由落下，它的前几次运动轨迹是什么样的。...通过for循环，模拟自由落体的运动轨迹，可以得到总长度和第n次反弹的高度。...sum_high：表示运动总长度。 得到结果： (290.625, 3.125) 其中290.625为球自由落体运动第5次落地时共经过的米数，3.125为第5次反弹的高度。...原理类似，只不过用while循环模拟自由落体的运动轨迹，得到总长度和第n次反弹的高度。...至此，Python中的编程经典案例【考题】之自由落体运动球的运动轨迹已讲解完毕。
从现在起，我将之命名为“人体运动轨迹的人工智能动画模拟”（Physically-Based Animation ，下文简称PBA）。...PBA的目标是产生尽可能自然的运动形态。不幸的是，将自然运动轨迹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运动轨迹。 译注： 这个视频讲解了PBA的路径规划方法和运动优化方法。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，并对运动轨迹进行脱机优化，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。...低水平控制器是针对各种运动类型学习的，并且在基于力的扰动、地形变化和样式插值方面表现出了鲁棒性。高级控制器能够跟踪地面轨迹，将足球运抵目标位置，并能在静态或动态障碍之间进行导航。
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。...感觉运动皮层的发音运动编码产生了连续语音发音的复杂的运动轨迹基础。...对每个电极的编码运动轨迹的运动描述单独进行电极聚类。为了为每个运动轨迹开发简明的运动轨迹描述，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轨迹和真实基线EMA轨迹。所有推断出的发音器官运动轨迹与真实的用来参考的发音器官运动轨迹之间都具有高度相关性。...图5.运动轨迹的阻尼振荡动力学 (A)来自每个运动轨迹聚类的事例电极的编码AKT沿主运动轴的发音运动轨迹。正值表示向上运动和向前运动的组合。
In[4]: 我们发出请求提取数据 In[5]: Out[5]: 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 (使用于动画中用于绘制球员运动轨迹信息的数据...player_jersey"]= df.player_id.map(lambda x: id_dict[x][1]) In [21]: #显示df数据框的前11行 df.head(11) Out[21]: 绘制运动轨迹...绘制James Harden在整个比赛中的运动轨迹。...In[22]: #获取 Harden的运动轨迹 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 运动轨迹下面设置界线
本文介绍下如何制作户外电子设备常见运动轨迹文件，有些也会称之为路书，其实本质就是一个GPS或者KML文件。...至此，我们已经得到了轨迹文件，接下来就是如何在运动手表端打开导入这个文件。...导入路线到华米运动手表 电脑微信分享文件到手机； 在手机端选择可以识别GPS/KML文件的软件（例如：悦跑圈、Zepp）； 打开后保存至软件，然后导入至设备。 操作流程
任务描述： 绘制多条B样条曲线以及一个沿曲线运动的红色小球，具体功能有： 1）按1、2、3键可以切换1次B样条曲线、2次B样条曲线、3次B样条曲线； 2）鼠标左键选择一个控制点后按delete键可以删除该控制点...在任意空白位置单击鼠标右键可以结束上一段曲线并开始下一段曲线； 5）鼠标右键单击最后一个控制点可以将其删除； 6）按下鼠标左键选择一个控制点后可以拖动改变其位置； 7）鼠标右键单击除最后一个控制点之外的其他任意控制点可以将其重复一次； 8）红色小球沿第偶数段
在上一篇博客中主要讲述了马格努斯力在乒乓球的运动过程中的应用，并且从俯视图的角度看到了乒乓球的各种旋转下的弧圈轨迹。本文主要讲述的是空气阻力对乒乓球的运动过程的影响。...至于阻力的方向，那肯定是跟乒乓球的运动方向相反的，来拒去留。...需要注意的是，这里我们的轨迹是从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运动轨迹的影响，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轨迹，在这个乒乓球活动的轨迹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，使得乒乓球运动轨迹的弧线更小。...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轨迹原理，并且引入了空气阻力对乒乓球运动轨迹的影响。
文章目录 一、使用 PathMeasure 绘制沿曲线运动的小球 二、代码示例 三、运行效果 一、使用 PathMeasure 绘制沿曲线运动的小球 ---- 绘制圆形曲线 : 创建 Path 对象 ,...每次绘制进度都增加千分之五 , 本次绘制完毕后 , 立刻开始下一次绘制 ; // 每次前进千分之五 mProgress += 0.005; // 到达结束点后, 继续循环运动...super.onDraw(canvas); // 每次前进千分之五 mProgress += 0.005; // 到达结束点后, 继续循环运动...0], pos[1], 20, mPaint); // 触发下一次绘制 invalidate(); } } 三、运行效果 ---- 运行时 , 圆是沿着曲线运动的
你只要把注意力放在updateBall中就好了： // ... // 圆周运动半径 var radius = 50; // 小球的角度 var angle = 0; // 更新小球 function...椭圆运动 圆周运动和椭圆运动很相似，直接给代码： // ... // 椭圆运动半径 var radiusX = 100; var radiusY = 50; // 小球的角度 var angle =...我们修改一下代码，并且把绘制轨迹的函数drawCoordinate去掉吧： // 小球的角度 var angle = 0; var radiusX = 100; // 更新小球 function updateBall...带角度的匀速运动 更多的时候我们会遇到带有一定角度的匀速运动，比如速度是每次更新2个像素，那么实际上x和y都是他的一个分量，现在看一下代码： // 小球圆心的坐标 var ballX = 0; var...我们可以看到小球在二维坐标系中的运动和速度的分解与合成有很大的关系。良好的数学和物理知识将帮助我们在这条路上走的更远。
但使质点的运动时间最短的运动轨迹，却不是那么的显而易见。这个问题和以往人们见过的那些求极值的问题是有本质区别的。...这是一个以函数（小球的运动轨迹）为自变量，以实数（小球运动的时间）为函数值的函数，也就是所谓的泛函。我们要求的就是这样一个泛函的极值。...不知你想过没有，当我们将一个小球抛出后，它为什么会沿着所谓的抛物线运动？你可能会说，因为小球只受重力作用，根据牛顿第一定律，它在水平方向上速度恒定不变；而根据牛顿第二定律，它在竖直方向上做匀变速运动。...这两个运动合起来就使得小球的运动轨迹成了一条抛物线。 这确实不错，但现在让我们换一个角度来考虑这个问题。从整体的角度考虑，小球在被抛出后，为什么不沿着其他的路径运动，却总是沿着抛物线运动呢？...同样，我们在考察了连接小球起点和终点的所有曲线后，会发现只有在沿着抛物线运动时，小球的动能和势能的差在运动过程中对时间的积分（这就是所谓的“作用量”）才是最小的。
ROS操作系统目前最受关注的两个模块是导航（navigation）和机械臂控制（moveit）其中moveit可以让用户快速建立机械臂模型并实现机械臂的控制，例如建模，运动学求解，运动规划，避障等功能。...图片我们来看看moveit的功能如何进行路径规划，拖动机械臂末端的坐标，可以对机械臂进行运动的变化，也可以随机生成路径。...图片物体避障我们在moveit中添加一个障碍物让机械臂进行避障，添加一个方块，让机械臂在做轨迹的时候绕过它。...图片除此之外moveit还有许多功能例如，运动规划，可以为多关节的机器人进行路径规划，避免碰撞，并且还可以是用多种运动规划算法RRT,EST,LBKPIECE等；碰撞检测，可以进行复杂的3D碰撞检测，包括子碰撞和环境碰撞...总结MoveIt提供了一套完整的工具集，可以用于机械臂的运动规划和控制的研究，无需从头开始构建复杂的运动规划系统。
转载自：智能运载装备研究所编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文：基于车辆运动学的智能车轨迹跟踪控制方法01 背景1.1 国内智能车研究现状我国智能驾驶车辆起源于1980年，然而在1992年国防科技大学研发真正第一辆智能车...02 智能车运动学模型及应用2.1 引言路径跟踪通过控制转向角度，实时对规划轨迹进行跟踪。...(X_r,Y_r)由上图车辆运动学模型可知在后轴 的速度为：其中前后轴运动学约束为：由(1)和(2)联合可得：由前后轮几何关系得：将(3)和(4)代入(2)可得：由上式(3)和(5)可以得出车辆的运动学模型...：2.3 基于LQR控制算法路径跟踪设计2.3.1 运动学状态空间模型推导X=[x,y,\varphi]基于车辆运动学模型(6)，可将车辆运动学系统看作成一个输入 以及状态参数 的控制系统。...可表示为：在车辆控制系统中，期望轨迹可表示为：上式中(X_c,u_c)将公式(7)在 处进行泰勒式展开，忽略最高项，可得：\hat{u}=u-u_c记 ， 式(9)与式(8)相互做差得：即线性化之后的路径跟踪误差模型为
一、前言 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...GPS运动轨迹这个功能，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，这个轨迹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，运动轨迹，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动自动保存位置信息。 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。
在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）中，首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制，并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。...假如因为工作需要，把该控制器结合到另一个不同的运动系统里面去应用时，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。...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，用脚本语言运行，但是又能够嵌套到运动仿真中运行。...与基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（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》文的动态辨识，所用的原理基本是一套的。...希望有想到的朋友可以多多交流~ 最后，大家不要忽略了，这篇仅仅只是介绍了系统辨识，也就是说，只是学习了系统的特性，还没有进行运动控制。那么当该如何把在线辨识好后的模型过渡到在线控制呢？
由于马格努斯力会随着乒乓球运动轨迹的改变而改变，因此这里采用了一个迭代计算的过程，具体代码如下所示： import numpy as np from tqdm import trange import...其实第二问的回答几乎是肯定的，因为半径和重量发生了变化，在大球上要制造出跟小球相同的角速度和初始速度必然是更加困难的。而对于打法和姿势相对固定的运动员来说，绝对是一个巨大的打击。...），另一方面是调整乒乓球到小球，同时增大角速度（黑色轨迹），对比结果如下： 这个结果给我们传递的信息是，如果只是改了大球，但是能通过训练保持跟原本小球同等的初始速度和角速度的话，其实大球的轨迹曲率会更高...并且在这个理论基础之上对比了几种场景下的乒乓球轨迹，比如乒乓球的运动速度，或者日常所说的撞击对乒乓球轨迹的影响。还有乒乓球的角速度，也就是日常我们所说的摩擦对乒乓球轨迹的影响。...还有一个在乒乓球界堪称变革的小球改大球对乒乓球这项运动可能带来的影响。由于这方面读过的理论文章较少，本文仅仅作为一个娱乐参考即可。
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