视频图matlab代码OpenPose 介绍 OpenPose是一个使用OpenCV和Caffe *用C ++编写的实时多人关键点检测和多线程库，由，，，和编写。 它使用Caffe，但代码已准备好移植到其他框架（例如Tensorflow或Torch）。 如果您实现了其中任何一种，请提出拉取请求，我们将添加它！ OpenPose代表了第一个实时系统，可以在单个图像上联合检测人体，手部和面部关键点（总共130个关键点） 。 另外，关于人体关键点估计的系统计算性能不依赖于图像中检测到的人的数量。 OpenPose可免费用于非商业目的，并且可以在这些条件下重新分发。 请参阅以获得更多详细信息。 联系我们用于商业目的。 库的主要功能： 多人15或18点人体姿势估计和渲染。 多人2x21关键点手势估计和渲染（即将在1-2个月内推出！）。 多人70关键点面部估计和渲染（大约2-3个月内即将推出！）。 灵活且易于配置的多线程模块。 图像，视频和网络摄像头阅读器。 能够以各种格式（JSON，XML，PNG，JPG等）保存和加载结果。 小型显示器和GUI，可简化结果可视化。 所有功能都包装在一个易于使用的

人工智能基于YOLOV5的智能摆货机器人系统源码。基于YOLOV5的智能摆货机器人 1.本模块用于目标检测 2.可以识别人、猫、狗、火、烟雾、二维码、条形码 3.加入人的距离检测 4.加入二维码、条形码的识别。人工智能基于YOLOV5的智能摆货机器人系统源码。基于YOLOV5的智能摆货机器人 1.本模块用于目标检测 2.可以识别人、猫、狗、火、烟雾、二维码、条形码 3.加入人的距离检测 4.加入二维码、条形码的识别。人工智能基于YOLOV5的智能摆货机器人系统源码。基于YOLOV5的智能摆货机器人 1.本模块用于目标检测 2.可以识别人、猫、狗、火、烟雾、二维码、条形码 3.加入人的距离检测 4.加入二维码、条形码的识别。人工智能基于YOLOV5的智能摆货机器人系统源码。基于YOLOV5的智能摆货机器人 1.本模块用于目标检测 2.可以识别人、猫、狗、火、烟雾、二维码、条形码 3.加入人的距离检测 4.加入二维码、条形码的识别。人工智能基于YOLOV5的智能摆货机器人系统源码。基于YOLOV5的智能摆货机器人 1.本模块用于目标检测 2.可以识别人、猫、狗、火、烟雾、二维码、条形码

MAX插件包自动摆车

该函数是GUI，通过对微分方程使用四阶Runge-Kutta算法来模拟双摆。 微分方程与 eq 非常相似。 (12) 和 (13) 在这里： http://home1.fvcc.edu/~dhicketh/DiffEqns/spring09projects/LauraStickel/Double Pendulum.pdf

基于拉格朗日方程建立了一级旋转倒立摆的非线性微分方程模型，提出了一种参数化方法以获得伪线性化系统模型．研究了系统的逐点可控性，表明系统除了在摆杆垂直向下位置外都为可控．设计了基于状态相关黎卡提方程(SDRE)方法的控制器，控制增益与系统状态相关，计算复杂程度较高，但控制效果好．与线性最优二次型调节器(LQR)进行了仿真对比，结果表明：SDRE在摆杆远离平衡位置时的控制效果要优于 LQR，具有超调小，调节时间短的特点，且能同时完成摆起及平衡控制而不需要另外设计控制器．

多速率输出反馈 (MROF) 技术具有引起了许多研究人员的兴趣设计控制器，因为这些方法基于输出反馈和同时能够分配任意动态闭环系统的特点。 快速输出采样(FOS) 是一种 MROF，其中系统的状态可以从系统的输出计算。 在节目中， 研究了基于 FOS 的控制器的不同技术用于倒立摆（IP）的非线性系统。 控制法使用知识产权系统的线性模型设计。 第一个控制定律是根据过去的输出观察构建的。 在第二控制律，过去的输出观察和过去的输入是用于设计目的。 然而，在第三种情况下，离散时间滑模控制 (DSMC) 结合 FOS 反馈， 在第二控制律中提出，制定。 模拟已经使用知识产权系统的非线性模型进行了在 MatLab/Simulink 环境中开发。

倒立摆系统是一种典型的控制系统模型，能够将实际与理论相结合，可以开发出新的控制算法来应用在系统模型之上。采用模糊控制算法研究二级倒立摆系统的控制问题，设计模糊控制器控制倒立摆系统的稳定。实践证明，模糊控制算法对二级倒立摆系统是可行的。

PID倒立摆控制

模拟并绘制双单摆的动力学行为，直到用户按下某个键或在图中单击。 如果没有给出任何输入参数，它将被分配一个默认值。

使用模糊类型的mamdani控制ip