一体的相机轨道运动平稳 统一中的平滑相机轨道运动 本教程的主要目的是让您对Unity中的平滑摄影机轨道运动有所了解。 您可以找到有关完整教程。 本教程由The App Guruz提出-最好的

UrbanFACET：通过移动设备直观地分析城市，记录数百万城市居民的移动数据 这是UrbanFACET的代码存储库，其中包括数据清理和熵计算脚本，以及系统工具和前端Web部件。 抽象的 城市是指由于人口行为而定义和发展城市基础设施及其功能的生活系统。 对城市和功能区域进行概要分析一直是城市设计和规划中的重要主题。 本文研究了一个独特的大数据集，该数据集包含数千万城市居民的每日运动数据，并开发了可视化分析系统UrbanFACET，以发现和可视化多个城市及其居民的动态资料。 从数千个手机APP的移动用户不可知的签到中获取的大量用户移动数据集，已在城市结构（例如，道路网络）和POI（兴趣点）分布的综合研究和可视化中得到很好的利用。 特别是，我们新颖地开发了一套基于信息理论的指标来表征城市地区和居民群体的流动模式。 这些多方面的指标包括流动性，振动性，换向，差异和密度（FACET），这些指标对隐

运动分析 基于来自手机的加速度计/陀螺仪数据的人体运动分类 data-gathering包含从智能手机收集实时数据并将其转储到磁盘所需的所有代码 datasets包含我们用于训练模型的训练和验证数据 logs随时间推移的模型性能 models预训练模型 进行数据分析的src应用程序 自己测试实时分类器 首先设置您的环境： 安装node.js和python 2.7 进入data-gathering文件夹并运行npm install 进入src文件夹并运行easy install sklearn docopt 该应用程序包含三个部分：在电话上运行并获取数据的网站；以及在计算机上运行并接收数据的node.js应用程序； 一个对数据进行分类的python应用。 得到两个终端和... 在1号航站楼： $ cd src $ python dataset.py --model ../mod

Behavior Designer - Movement Pack unity 行为树

unity Behavior Designer 1.6.6 和Movement Pack 行为树插件

DMP-轻水堆 这是用Matlab编码的Dynamic Movement Primitives实现。 对于回归，使用局部加权回归。 在人体动作识别方面，我取得了很好的成绩。 蓝色是原始数据，红色是来自训练有40位高斯的dmp的重放。

Movement Pack.unitypackage 需要先安装 Behavior Designer - Behavior Trees for Everyone.unitypackage 版本1.5.7

统一运动AI Unity Movement AI是一个常见的运动AI脚本库，称为“转向行为”。 您可以使用这些脚本来帮助您的NPC在游戏中移动。 如何使用 如果要将此库添加到游戏中，请导入 。 该软件包包括所有运动脚本以及一些使用脚本的预制游戏对象。 随意只使用包装中需要的东西。 例子 如果您想使用该库，请下载整个存储库并在Unity中打开它。 “示例”文件夹包含许多预制的场景供您玩耍。 附加信息 该库具有以下操纵行为： Arrive ， Cohesion ， Collision Avoidance ， Evade ， Flee ， Follow Path ， Hide ， Interpo

Easy Character Movement v1.8.1

Movement Animset Pro1.25