点胶系统的初步演示

BVH Unity工具 BVH Unity工具使您可以记录运动数据并将其从化身或骨架导出到BVH文件，以便可以使用Blender或其他程序对其进行编辑。 随附的动画加载组件使在运行时将BVH文件导入Unity成为可能。 建立 BVHRecorder组件通常应最后运行，以便它可以捕获其他脚本对骨骼旋转所做的任何修改。 为此，在导入脚本后，在脚本执行顺序列表的末尾添加BVHRecorder组件。 您可以在“ Edit ，“ Project Settings ，“ Script Execution Order Project Settings下找到此列表。 按+按钮，然后选择BVHRecorder

MATLAB代码解方程水下滑翔机运动方程的解决方案 Graver在2005年的博士学位论文中由普林斯顿（Princeton）制定了水下滑翔机的运动方程式，各种海洋工程师使用它们来开发不同的制导，导航和控制系统，以实现滑翔机的有效运行，该代码模拟了Graver（2005）的结果。解决水下滑翔机的运动方程。 对于要在滑翔机运动仿真中使用的输入参数，正确注释了MATLAB代码。 我们的要求只是在您使用MATLAB代码的工作中引用我们的代码。 该文件夹包括对水下滑翔机2D和3D运动的仿真，如Graver（2005）的论文中所指出的那样，它可以用来开发运动方程。 为了正确理解代码，强烈建议您进行以下工作：Graver，Joshua Grady。 水下滑翔机：动力学，控制和设计。 Diss。 普林斯顿大学博士学位论文，2005年。

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

工业生产指数桌面动作捕捉动作捕捉是一种无标记技术，在字面上把动画的桌面动作捕捉。你可以记录在你的工作场所使用权的视频摄像头或廉价的数码相机和有它转换为三维电脑动画.

最佳的三维互撞避免 我们提出了一种避免相互碰撞的正式方法，其中多个独立的移动机器人或特工在公共工作空间中移动时，必须避免彼此之间的碰撞而无需特工之间的通信。 我们的公式，即最佳的相互避免碰撞（ORCA），通过让每个代理承担避免成对碰撞的一半责任，为无碰撞运动提供了充分的条件。 为每个代理选择最优动作简化为求解低维线性程序，并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理的几个密集和复杂的模拟方案工作空间上测试了最佳的相互碰撞避免方法，并在短短几毫秒内为所有代理计算了无冲突动作。 RVO2-3D库是我们算法的三个方面的开源C ++ 98实现。 它具有用于第三方应用程序的简单API。

从2d关键点进行3d人体姿势估计 概述 尽管人们通常可以轻松地估计2d图像中人的3d姿势，但是3d姿势估计对于机器来说仍然是一个具有挑战性的问题。 该项目改进了一种算法，该算法以2d关键点作为唯一输入来估计人体姿势的3d关键点。 我将采取三种关键干预措施来改善整个数据集以及基准模型中具有特别高误差的姿势子集的重建精度：a）修改预处理中的数据归一化技术，b）从简单密集地修改神经网络架构将网络连接到以最新的2d姿态估计模型为模型的多级网络，并且c）生成合成数据以增强训练集。 这些干预措施成功地将整个测试集（来自卡耐基梅隆大学的运动捕捉数据库）中的重建误差降低了40％，针对目标的高误差姿势也降低了87％。 全文： （pdf） 依存关系 仅用于从头准备数据： 培训与测试 训练 运行prep_data.py 运行train.py ，注释掉所有您不想训练的模型设置。 日期时间将附加到这些文

百度自动驾驶论文，关于模型的下载，模型的生成，命令操作，及结果进行详细介绍

虚拟仿真技术的快速发展及体感设备的不断更新为沙画动画这一全新的艺术创作形式带来新的灵感。针对沙画现场作画工序复杂的问题，结合Leap Motion设备和Unity3D开发环境完成手势识别并驱动虚拟手实现虚拟沙画效果。首先，依据Leap Motion捕捉到的手势坐标及方向信息提取手部关键点；然后提出角域划分的方法并引入新的特征向量，将其与提取信息串联作为手势分类依据；最后，根据自行定义的沙画手势语义驱动虚拟手完成虚拟沙画创作。实验证明，利用Leap Motion完成近距离手势识别效果较其他方法结果更加精准，实时性较高，手势跟踪稳定，虚拟沙画绘画过程沉浸感强。

软件设计，通过Unity和leapmotion集成环境实现静态和动态手势的识别，包括静态的数字手势1-10（Unity显示数字）以及动态的平移、旋转、放大、缩小、手语“谢谢你帮我”，脚本语言C#，代码完整，可采集手指手掌坐标数据并输出为文本文档。有任何问题可私信