非冗余机械臂跟踪设定路径时,奇异点上 Jacobian矩阵降秩,基于 Jacobian逆的运动规划方法将失效。针对此问题提出一种精确跟踪奇异路径的算法,把路径跟踪问题化为非线性特征值问题,用数值方法求解路径跟踪方程,得到以扩展空间解曲线弧长为参数的逆运动学解,而关节轨迹可规划为弧长参数的任意函数。算法采用自适应步长和一阶模型预测方法,具有较低计算复杂性和较快收敛速度。给出一个仿真算例,说明了算法的有效性。

光线追踪器 Ray Tracer je程序napisan v Python 3，kiomogočarisanje krogel，valjev，ravnin instožcevv prostoru narealističennačinz uporabo Blinn-Phong modela在lomnega zakona。 Dodan je tudi前proprostuporabniškivmesnik v Pygame-u，基莫戈戈省： branje iz datotek formata“ .json”， 在3-D vrtljivo shemo中预占的postavitve v prostoru kot pogled iz smeri kamere， 以shranjevanje v格式“ .json”表示的dodajanje novih objektov s poljubno barvo

yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（带有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。 关于对象的对象跟踪器的演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov4-cpu # Tensorflow GPU conda env create -

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法 实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测 转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的 量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟 踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比， 该算法能在不提高运算量 的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约 20%

实现实时目标跟踪的算法，利用压缩感知理论降低数据维数，提高计算机计算速度，采集样本实现精确跟踪效果。

图像处理之轮廓跟踪算法及圆提取，自己根据openCV相关资料实现的，可以移植到到单片机上运行。主要实现图片的轮廓提取，圆轮廓提取。本人相关文章有介绍

基于道路约束的粒子滤波检测前跟踪算法

三维空间中多站纯角度无源定位跟踪实质上是一个非线性状态估计问题。经典的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法等递推类算法性能不稳定，而将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计。为了实现快速稳定无偏定位跟踪，提出了一种新的双站纯角度快速渐进无偏定位跟踪算法。该算法通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘（CLS）极小化处理，最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解即可获得目标状态估计值。仿真结果表明，该算法与EKF算法及最小二乘（LS）算法相比，定位性能更稳定，精度更高，在测量误差较大或者两个观测站测量误差不一致时优势更明显。

JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助 JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助

本文首先介绍单目标跟踪的相关背景, 接着从相关滤波单目标跟踪、深度学习单目标跟踪两个阶段对单目标跟踪领域发展过程中涌现出的多个算法进行梳理, 并详细介绍目前主流的孪生网络算法. 最后通过大型数据集对近年来优秀算法进行对比分析, 针对其缺点与不足, 对该领域未来的发展前景做出展望.