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使用跟踪数据集和综合运动模型进行仿真是在机会网络中测量路由协议和QoS方案的两种主要方法。 但是，跟踪数据集无法满足所有情况的需求，并且很难收集。 传统的合成运动模型易于使用，但不能捕获人类详细的运动特征。 我们为机会网络仿真提出了一种基于社会聚合的组合运动模型。 在我们的模型中，我们使用几个可调的随机分布生成器来生成时变的移动性参数，并建立多个子模型来描述更详细的人类行为。 通过组合那些基于合理组合机制的子模型，可以重现复杂的人类活动。 因此，可以在我们的模型上测试路由协议和应用程序。 我们在机会网络环境（ONE）模拟器中将模型与不同的跟踪数据集和传统运动模型进行了比较。 仿真结果表明，该模型比传统的运动模型具有更高的准确性，其移动性模式近似于真实的轨迹数据集。

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主要目的         本人平时研究slam算法，比如激光导航，动态路径规划，以及其它上层业务以及外围驱动相关的开发。其中会很多的理论和实际应用会用到ros系统中的一些开源的软件包，所以希望借助于ros平台能够快速的验证和实现一些实际应用需要的解决方法。苦于资金紧张，等了好久才下决心做一个ros小车用于学习和研究。下面我会详细介绍我从头开始一步一步小车底层的计划、思路等。 ros小车方案选型 要从头做一个小车底盘，首先要了解小车底盘结构、硬件、模块等等。小车底盘承载着机器人定位、导航、移动、避障等多种功能，是机器人必不可少的重要硬件。所以一个好的底盘对于上层算法定位、导航、控制精度至关重要！

用于图像动画的一阶运动模型 该存储库包含Aliaksandr Siarohin， ， ， 和的论文的源代码。 动画示例 左侧的视频显示了驾驶视频。 每个数据集右侧的第一行显示了源视频。 最下面的行包含动画序列，这些动画具有从驾驶视频传输的运动和从源图像获取的对象。 我们为每个任务训练了一个单独的网络。 VoxCeleb数据集 时尚数据集 MGIF数据集 安装 我们支持python3 。 要安装依赖项，请运行： pip install -r requirements.txt YAML配置 每个dataset都有几个配置文件（ config/dataset_name.yaml ）。 请参阅c

一阶运动模型：一阶模型演示