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用于视频中3D人姿估计的图注意力时空卷积网络（GAST-Net） 消息 [2021/01/28]我们更新了GAST-Net，使其能够生成包括关节和脚关节在内的19个关节的人体姿势。 [2020/11/17]我们提供了有关如何从自定义视频生成3D姿势/动画的教程。 [2020/10/15]我们使用单个RGB相机实现了基于在线3D骨架的动作识别。 [2020/08/14]我们实现了实时3D姿态估计。 介绍 时空信息对于解决3D姿态估计中的遮挡和深度模糊性至关重要。 先前的方法集中于嵌入固定长度的时空信息的时间上下文或局部到全局体系结构。 迄今为止，还没有有效的建议来同时灵活地捕获变化的时空序列并有效地实现实时3D姿态估计。 在这项工作中，我们通过注意机制对局部和全局空间信息进行建模，从而改善了人体骨骼运动学约束的学习：姿势，局部运动学连接和对称性。 为了适应单帧和多帧估计，采用了扩张

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3D逆运动学 3D正向和反向到达反向运动学的P5js / WEBGL实现。 介绍 由于最近二十年来自动化程度的大幅提高，机器人已成为我们生活中必不可少的一部分。 从工业装配线机器人到航天器对接臂的自动化系统包围着我们。 由于机器人可以执行的任务变得越来越复杂，因此很难找到这种紧密耦合的非线性系统的解析解。 有了更快的计算单元，就可以使用数字迭代过程实时计算解决方案，从而使系统对周围环境的响应更快。 该项目的目标是计算结构和配置可能实时更改的3维机器人操纵器的正向运动学和逆向运动学，这是一种通用迭代求解器，可与任何机械臂一起使用，而所需的工作量却最小。 术语“正向运动学”是根据已知的关节位置，方向和链接长度来计算末端执行器的位置。 相反，逆运动学是达到所需位置所需的关节状态的估计。 去做 ： 联合约束。 避免链接冲突

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