液压Atlas机器人退役了，一款新的电动机器人Atlas上线。不再局限于人类运动范围的动作方式！具体请看视频。...这是对真实产品的第一次尝试，但肯定不是最后一次。Atlas的电动版本将比我们之前的任何一代都更强大，运动范围更广。...Spot已经在超过1500个部署中教导了数百家公司如何与自主移动机器人一起工作。我们相信，如果人形机器人部署时配备了关于设施及其运作方式的深入模型以及大量数据，它们将会更加有效。...人形机器人的角色这款最新版本的Atlas机器人基于长期的创新和研发历史，推动了全身运动能力和双手操作的极限。...Atlas可能呈现出人类的外形，但我们正在为机器人配备以最高效的方式完成任务，而不是受限于人类运动范围的动作方式。Atlas将以超越人类能力的方式移动。
陀螺仪介绍 陀螺仪主要是用来测量沿着某个特定的坐标轴旋转速度的。在使用中，陀螺仪始终指向一个固定的方向，当运动物体的运动方向偏离预定方向时，陀螺仪就可以感受出来。...在手机上，仅用加速度计没办法测量或重构出完整的3D动作，测不到转动的动作的，加速计只能检测轴向的线性动作。但陀螺仪则可以对转动、偏转的动作做很好的测量，这样就可以精确分析判断出使用者的实际动作。...拍照类的APP也会通过陀螺仪把拍照时候手的抖动反馈交给图像处理器，以便抓到更清晰稳定的图片。 还有一些是最近刚刚看到的好贱好贱的APP。...中重写set/get 其实写到这里的时候才突然想起来，咱们从来没有说过Swift怎么重写Set/Get方法。...在swift中其实重新set不太常见，但这都是OC留下来的臭毛病，就非要重新咋办？ 可以看看这篇文章iOS 重写Swift中的set和get方法。]
1.1 创建一个抖动的小方块 我们用一个简单的demo来感受一下CAKeyframeAnimation，来做一个会抖动的小方块。 ?...，我们同时还可以给飞机再把抖动的那个动画也添加上去。...CAAnimationGroup 单一的动画在实际中往往是不能满足需求的，这时就需要用到动画组。...它类似于一个子图层，相对于父图层（即拥有该属性的图层）布局，但是它却不是一个普通的子图层。不同于其他能够在父图层中绘制出图像的子图层，mask图层定义了父图层的部分可见区域。...因为在工作中碰到的大部分动画都是通过UIView的动画block实现，其他都基本上都是需要用到CAShapeLayer。我们下次玩点好玩的吧～ 如果还有兴趣，可以看看本系列的其他文章哈。
然而，这意味着你的视频和你的手一样抖动，而且震动很大！此外，如果你是走路或跑步录制时，摄像机的动作可能使视频几乎不能看了。...你需要做的很迅速，以免有趣的瞬间消失。 光学图像稳定（OIS）是抑制抖动伪影的最知名的方法。通常，在具有OIS的移动照相机模块中，镜头通过多个弹簧悬挂在模块中间，并使用电磁体在其外壳内移动镜头。...镜头模块主动感应并以非常高的速度补偿抖动运动。由于OIS快速响应运动，可以大大抑制抖动模糊。...然而，对纠正运动的范围是相当有限的（通常大约为1-2度），这是不够正确的连续视频帧之间的不必要的动作，或者正确的行走过程中过多的运动模糊。...借助Pixel 2和Pixel 2 XL上的融合视频稳定功能，您不再需要在录制之前仔细放置手机，在整个录制过程中牢牢抓住手机，或者随身携带万向架。 录制的视频将始终保持稳定，清晰，并可随时分享。
在对抗训练中，为了确保生成网络获得足够的训练监督，判别网络至关重要。因此在视频生成中，为了确保生成网络能够生成真实的动作，判别网络需要对多帧中的时序关系进行建模，并捕获生成的不真实的运动。...之前工作（StyleGAN-V）能够生成无限长的视频，然而视频中却包含着非常明显的周期性抖动现象： 如图所示，在 StyleGAN-V 生成的视频中，随着自车前进，斑马线原本正常的后退，随后却突然改为向前运动...本工作发现，动作特征（motion embedding）的不连续性导致了此抖动现象。...生成的视频中，路灯、地面会突然改变运动方向。...而在新工作生成的视频中，运动的方向是一致、自然的。 同时，新工作针对动作特征还提出了一个低秩（low rank）的约束，来进一步缓解周期性重复内容的出现。
图5 PIP在连续捕捉30分钟的动作中漂移很小 图6 PIP准确地捕捉羽毛球运动 2 方法简介 总体思路 前人的稀疏IMU动作捕捉工作[1,2,3]中经常出现身体抖动、身体穿过地面、脚滑动等问题。...我们进而发现，在人体姿态求解过程中，仅仅考虑人体的运动学属性（kinematics，即关节的位置、旋转、速度等）是不够的，系统可能会输出不符合物理的人体运动（如抖动，不平衡的身体倾斜）。...基于此，我们提出了基于学习的RNN隐藏状态初始化策略，有效解决了该问题。有了比较好的人体运动预测网络，我们发现如何将预测结果充分融入到物理优化中是一个关键问题。...和TransPose的一个不同是，我们使用单向LSTM网络，不再依赖未来的惯性信息（因此系统延迟得以大幅降低），可以在网络中保留完整的历史信息，而且大幅提高了运行效率（不再使用窗口数据输入，每时刻输入当前帧惯性信息即可...表1 姿态定量对比 在姿态的定量对比中，SIP Err衡量大腿、大臂的全局旋转角度误差，单位为度；Mesh Err衡量重建的SMPL模型顶点误差，单位为厘米；Jitter衡量抖动大小，单位为千米/秒3；
一些视频压缩的方法就是在发送端只传输一些关键帧，在接收端接收到这些关键帧后通过算法来合成其他帧，这样可以有效减少传输的通信带宽；3）生成慢动作视频，同时也可以使用插帧生成的慢动作序列来合成一些运动模糊；...如连续的三帧的图像中，第2帧存在明显抖动，则可以利用插帧算法先以第1帧、第2帧为输入获取第1.5帧，以第2帧和第3帧为输入来插取第2.5帧，此时第1.5帧和第2.5帧间的抖动相对原始视频的抖动程度会有所改善...在动漫创作尤其是动画创作的过程中，需要对每帧动画进行绘制，通过连续播放才能看到动画的效果，因此任务量较大，但借助视频插帧算法可以只需绘制关键帧，即可合成中间运动画面，大大减少了工作量。...视频插帧中的中间帧，顾名思义是由连续的前后帧经过算法得出来的，最常见的思路就是计算出视频帧序列中运动物体的位移，然后预测目标在中间时刻的位置，从而补全运动轨迹。...提到运动轨迹，最容易想到的应该就是光流法，光流也就是指视频中一个物体或者单个像素在相邻帧中的位移，计算出光流场，也就是二维/三维空间中所有像素点的偏移量，由此可以帮助我们直接得出中间帧。
这些噪声模型能有效地将模拟中的控制策略转化为现实中的控制指令。 人类选手在赛道上进行了一周的练习，在完成了一周的训练后，每个飞行员都与Swift进行了多场正面1V1的比赛。...Swift中的价值网络评估这个动作的价值，之后两个网络的参数会通过强化学习进行优化。...动力学残差模型：使用k近邻回归拟合真实飞行中动力学的误差，并在模拟中加入。 通过这种方式，Swift可以适应真实世界中的不确定性，实现从模拟到物理系统的有效迁移。...其次，Swift系统具有更低的感觉运动延迟（Swift为40毫秒，而专业人类选手平均为220毫秒）。...观测残差是通过将真实世界中的试验期间观察到的视觉惯性里程计（VIO）估计与外部运动跟踪系统获得的地面实际平台状态进行比较而确定的。
现在，Oculus推出了异步空间扭曲技术，可以有效的防止位置抖动，同时能够更好地利用GPU。换句话说，异步时间扭曲和异步空间扭曲的组合将允许更便宜的低配计算机提供足够的性能来运行高端VR体验内容。...异步空间扭曲主要构建在异步时间扭曲提供的顺畅的VR体验基础之上。异步时间扭曲确保体验能够跟踪用户的头部动作。这意味着图像始终显示在头显内的适当位置。...而异步空间扭曲技术超越了这一点，并能够在整场体验中流畅地跟踪动画及运动。 ?...异步空间扭曲与异步时间扭曲的结合能够覆盖VR体验中的所有视觉运动，这包括角色的移动、摄像头移动、触摸控制器的移动和玩家自己的位置移动。即使应用程序跟不上显示器的帧速率，体验也通常能保持流畅。 ?...因此，玩家将不再需要花费高昂的价格去购买一台高端PC，能够大大减少消费者在VR硬件方面的支出，而这也应该是Oculus将Rift推向主流的进程中至关重要的一步。
鼓励玩家运动，使游戏更加身临其境。在SwiftShot中，你可能会发现你无法在敌人的弹弓上得到很好的射击，因为挡住了挡路。你可能会发现一个块的结构，从一个角度不容易被击倒。...每个玩家GameSession在收到动作时对其进行解码，并将其添加到本地GameManager实例的命令队列中。...为了在设备之间有效地发送该信息，PhysicsNodeData和PhysicsPoolNodeData类型将其编码为最小二进制表示。...为了使用这种紧凑的位打包对结构进行编码和解码，SwiftShot定义了一种BitStreamCodable协议，扩展了Swift Codable协议的模式，并提供了一种将位流编码类型与Codable同一数据流中的其他...Swift 类型相结合的方法。
延时摄影画面充满抖动，例1 二、运动去噪 很多时候，场景的长期的变化对我们来说才是最有用的，此时人们会很想从录制的视频或图片组中过滤掉短期的、无用的变化，保留甚至增强长期的变化，以观察出该场景的变化趋势...然而，在实际场景中跟踪大量的特征点几乎是不可能的，因为不同帧之间亮度可能会有变换，特征点的动作也是不连续的，你可以通过下面的视频看的特征点的运动是非常杂乱无章的。 ?...这篇文章对上述问题的处理方式为： 将图像中的动作分解为短时间的变动，以及长时间的变动。...运动滤波 vs Naive时域滤波 作者还给出了更多的例子，说明此方法能够很好的分离延时摄影视频中的短时抖动与长期变化。由于知乎这里仅仅能上传10个视频，我只能再列出一个例子。...解决方案的特点： 不需进行任何运动分析 能够分离长时间的运动变化和短时间的视频抖动，并通过去除短时间的抖动和增强长期的变化，从而平滑视频 问题建模：假设输出视频中的每个像素通过其对应的输入视频在位移场中位移得到
设置文档 让我们点击GameScene.swift，你会发现一些代码已经预先填好了。这是Apple给我们开始游戏的SpriteKit模板。我们将删除所有代码，因为它们不再需要。...为了保持代码的有序性，我们将在Swift文件的最后一个结束括号之后创建一个扩展。稍后，我们将在该扩展中实现我们的触摸。 添加触摸 触摸事件分为三个阶段。...旋钮运动 现在我们添加了触摸事件，我们可以处理旋钮运动。为此，我们需要在我们声明Node变量的代码行之后添加两个新变量。...这仅在joystickKnob已设置为true时有效。 touchesMoved 让我们回到我们的touchesMoved覆盖方法并填写一些代码。...接下来，我们正在运行我们刚刚定义的动作，并最终将joystickAction设置为false，因为它的状态是空闲的。
运动重构 由于姿态估计器对每个视频帧的预测是相互独立的，因此帧间的预测可能不一致，从而导致抖动伪影。...因此，运动重建阶段的作用是减少这些错误，从而产生一个更物理的参考运动，将更容易的模拟字符。 为此，优化参考运动，从而满足公式 相邻帧中的姿势相似以便产生更平滑的运动。...尽管我们角色的形态往往与视频中的人物有很大的不同，但是确实能够模仿很多动作。...作为一个更极端的形态差异的例子，我们也可以训练一个阿特拉斯机器人来模仿视频中人物的动作 拥有一个模拟人物的优点之一是，我们可以利用模型将这些行为应用到新的环境中。...总之，这个学习框架实际上是采取最简单的方法来解决模仿视频的问题。关键在于将问题分解为更易于管理的部分，为这些部分选择正确的方法，并将它们有效地集成在一起。
目前大部分的电子稳像都属于基于运动的算法，适用于抖动较为平缓的场景，比如平移运动、小角度的旋转运动等；亦或是视频中运动物体目标较小，容易跟踪。...运动补偿是算法的核心，指的是从较为抖动的全局运动中分离出抖动和主观运动，并从中分离出主导运动。图像生成指的是将原始视频做处理，输出稳定后视频的过程。 ?...这种算法复杂度非常大，且适用场景较少，比如视频中缺少视差信息，拍摄中镜头有缩放等等情况，很难计算出有效的三位结构。...所以说ERP投影得到的视频中的抖动并不能表示相机的运动，无法得到准确的全局估计。因此，针对全景视频的稳像技术研究是一项重要且具备挑战性的研究。...之前有提到过，这里不再采用3D分析的方法，而是使用2D优化的方法来稳定内部帧之间的旋转。优化的目标是对于非关键帧，找到最理想的旋转，最大化特征点轨迹的平滑度。
主要表现是，患者通常会出现行动迟缓、肢体抖动僵硬等症状，严重影响日常行动能力及生活质量。 主要高发群体是中老年。...因为这项技术可识别运动视频中的身体部位的关键节点，定量分析动作指标，实现UPDRS评分的“可量化”和“精细化”，提高运动评测精度，实现帕金森病的早期筛查功能，提高诊断效率和诊疗质量。...此技术是一项运动障碍性疾病的通用视频分析技术，可以拓展到国际上更加通用的MDS-UPDRS评分体系，除了用于帕金森病的辅助诊断，还可以用于其他运动障碍性疾病，如:脑瘫患者在手术前的步态分析；足球运动员受伤后的恢复训练中的运动功能状态评测等...；以及用于居家养老和机构养老场景，对老人的运动能力，日常行为，多种疾病进行居家评测分析，有效提升老人的安全和养老机构的服务效率。...在学术会议中，我们通过普通台式机就能实时演示动作分析，包括频率、幅度、稳定性等肉眼难以捕捉、洞察和量化的指标。 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
AiTechYun 编辑：chux 运动控制问题作为强化学习的基准，深度强化学习方法无论对操纵还是运动型任务都十分有效。...然而，经过深度强化学习训练的人体模型常常会做出不自然的行为动作，例如抖动、不对称步态以及过度的四肢动作。那么，我们能将人体模型的行为动作训练得更为自然吗？...从计算机图形学中可以得到大量的灵感，基于物理的自然运动模拟研究已然持续了几十年。对于运动质量的重视往往由影视、视觉效果和游戏应用所激发。...每个参考动作由一系列的目标动作由q^0,q^1,…,q^T代表，其中q^t是时步t中的目标动作。奖励机制可将最小二乘法中的动作错误最小化，即目标动作q^t和模拟人物qt动作之间的错误。...更精细的方法已在动作模仿中应用过，而且对于仅将跟踪误差（伴随着额外的洞察力）最小化相当有效。这些策略是通过用PPO来优化这一目标来训练的。
与上一次AlphaGo下围棋不同，这次不是脑力运动，而是在真实物理环境中的竞技体育项目——“空中F1”无人机竞速。 与AlphaGo也有相同之处，核心技术都是深度强化学习。...这标志着自主移动机器人首次在为人类设计并由人类设计的物理环境体育运动中击败人类冠军。 微软高级研究工程师Shital Shah认为这比AlphaGo更难，也更难获得认可，但仍是历史性的里程碑。...在比赛开始前，人类选手在指定赛道上有一周的练习时间，赛道包含“Split-S”等高难度机动动作。...最终在与三位人类选手的比赛中，Swift分别拿下了9局5胜，7局4胜，和9局6胜的成绩。 在Swift输掉的比赛中，有40%是因为与对手发生碰撞，40%是因为与门发生碰撞，20%是因为速度比人类慢。...Swift还在比赛中取得最快记录，人类选手的最佳时间领先半秒。 在累计300圈的数据中，Swift平均时间更短，方差更低，代表AI每圈都稳定追求更快圈速。
在这项任务中，两个光标被显示在一个监视器上，并自动移动到各自的目标位置。T5想象着他的手放在两个操纵杆上，并尝试了一些动作，就好像他用相关的操纵杆独立地控制着每个光标。...此外，FFN能够更好地将运动解码分离到主动移动的手，我们用图3c中的光标“抖动”进行了量化。平均而言，FFN在减少右光标移动时的左光标抖动方面优于LD，反之亦然。...去除横向维度会导致FFN的光标抖动的增加。Te LD经历了相当大的左光标抖动，而右边的光标是活动的，去除横向维度并没有改变LD的光标抖动的程度。...为了能够顺利地纠正在线控制过程中不可避免的错误，T5必须反复尝试动作——模仿准备-移动-空闲的行为——才能成功地获得目标。...为了做到这一点，我们用RNN训练了在多个阶段收集的固定和在线单手和双手的动作。T5尝试了一系列的单手或双手动作来驱动两个光标到它们的预期目标。为了获得目标，游标必须同时在相应的目标内驻留500 ms。
Profibus PA PROFIsafe 主要侧重用于有关安全应用（在各工业领域普遍使用），使用RS485或MBP-IS 传输技术、一种有效的DP通信协议版本和应用行规PROFIsafe。...PROFINET 允许可扩展的更新时间，最短从 31.25 微秒开始，对于最苛刻的运动应用，抖动小于 1 微秒，同时支持开放的 TCP 通信。...Servo Control" 定位概念 类别 5 —— 运动控制驱动器，具有中央、更高层次的运动控制功能和位置设定点接口 类别 6 —— 运动控制驱动器，具有集成在驱动器中的分布式运动控制智能。...PROFIdrive 状态转换图 在 PROFIdrive 控制配置文件中，控制位： • 0-3 执行基本的启动/关机功能。 • 4-15 执行面向应用的控制。...控制逻辑上，状态转移图非常重要，方便大家实现符合预期的动作。
为了解决这个歧义就必须要充分利用运动的时序信息和人体姿态先验。本文将动作捕捉任务分解为人体姿态估计和全局运动估计两部分，估计的结果可以直接驱动三维模型运动，无需做任何平滑处理。...（抖动程度），定性和定量结果如下图表。...本文还进行了消融实验证明了三阶段姿态预测的有效性、IMU跨层连接的作用、基于融合方法的运动求解的有效性，以及运动估计分支二使用单向RNN相比于双向RNN的优势。...对于全局运动的测试，本文在TotalCapture数据集上对比了t秒内累计位移误差随t变化的曲线，证明了融合方法的有效性。 三阶段姿态预测有效性的证明。...基于融合方法的运动求解的有效性 运动估计分支二单/双向RNN的对比 5 总结 本文提出了一种基于6个惯性传感器的90帧/秒的运动捕捉技术，该技术可以重建包括身体姿态和全局平移在内的完整人体运动。
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