Optimal Reciprocal Collision Avoidance (C#)

fcl flexible collision library 碰撞检测库源码

目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

通过从虚拟数据中学习来创建可预测现实生活中的车辆碰撞的模型的尝试。 详细信息待定。 笔记： 1.此时，车辆跟踪依赖于Nanonets Deep SORT实施 在feature_extractor目录下克隆 将__init__.py放在目录中： nanonets_object_tracking和nanonets_object_tracking/deep_sort 在deepsort.py将from deep_sort...中的deepsort.py替换from deep_sort... （例如from .deep_sort...有一个点） 复制feature_extractor/nanonets_object_tracking/siamese_net.py > feature_extractor/siamese_net.py （否则， feature_extractor/siam

卫星计算 需要搅拌机！！！ 所需的包 py pylab（matplotlib） urllib 数学 麻木 跑步 blender startup.blend --python main2.py 如果您不想启动Blender，而只想获取原始数据（控制台+ matplotlib），请像这样启动： blender startup.blend --python main2.py --background 代码： 从特定类别下载数据： TLE.download(category) example: TLE.download("iridium") 获取类别中的卫星数： TLE.numOfSat(category) example: TLE.numOfSat("noaa") 列印特定的TLE： TLE.printTLE(category, satNr) example: 从以下类

有两个球和一个矩形 事实上有 150 个球 对于这个例子，我使用了经典的 OOP。 有4个班级： 游戏 画布元素 球 砖 #CanvaElement 这是我们要在画布上绘制的任何元素都继承的（抽象）类。 碰撞方法负责告诉我们球碰撞了哪一面墙 ＃飞行员 这是他从CanvasElement继承的子类。 它有一个新属性color 。 数学的神奇在于移动的方法 与矩形（砖）的碰撞由collisioTotxo方法控制 ＃游戏 它是创建画布、球阵列并使它们移动的类 #Totxo 是在画布上创建矩形的类

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该数据集反映了洛杉矶市可追溯到 2010 年的交通事故，有洛杉矶市官方提供。具体内容包含时间、地点、犯罪码及描述、受害者相关信息等 24 类信息。可被用作于犯罪类问题研究