| 导语 手Q终端原生的图片预览器支持图片翻页和各种手势，这些用H5怎样实现？基于alloyFinger，本文将介绍在手Q动漫上的图片预览组件是如何做到媲美原生体验的手势效果，同时也介绍一下关于图片手势效果里隐含的一些细节。希望对要实现手势交互和动画的前端同学有所启发。 作者：朱晓华--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、实现效果 先来看实现效果。目前已经上线的图片预览组件的路径如下：手Q动态——动漫——社区——点击图片。 类比手Q的AIO里的图片预览器，支持的手势和功能分别如下： 手Q动漫
每个游戏都会包含场景和角色。要实现一个游戏角色，就要清楚角色在场景中的位置，以及它的运动规律，并能通过数学表达式表现出来。 场景坐标 canvas 2d的场景坐标系采用平面笛卡尔坐标系统，左上角为原点(0,0)，向右为x轴正方向，向下为y轴正方向，坐标系统的1个单位相当于屏幕的1个像素。这对我们进行角色定位至关重要。 Enemy粒子 游戏中的敌人为无数的红色粒子，往同一个方向做匀速运动，每个粒子具有不同的大小。 入口处通过一个循环来创建Enemy粒子，随机生成粒子的位置x, y。并保证每个粒子都位于上图坐标
AHRS称为航姿参考系统包括多个轴向传感器，能够为飞行器提供航向，横滚和侧翻信息，这类系统用来为飞行器提供准确可靠的姿态与航行信息。
2020年，UTD Embedded Machine Learning Lab 发布了一个新的多模态（视频+惯性传感）连续运动检测数据集。基于这个数据集，作者也同时发布了基于pytorch的baseline代码。
论文：Camera Motion Estimation from RGB-D-Inertial Scene Flow
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，基于惯性的人体动作捕捉技术迅速发展。它们通过在人体上穿戴惯性传感器，实时测量人体的运动信息。然而，这就好比一个人在蒙着眼睛走路——我们可以感受到身体的运动，但随着时间的累积，我们越来越难以确定自己的位置。 本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。 论文地址：htt
学过初中物理的人都知道，运动是相对的。脱离参照系来讨论一个物体的运动或静止，是毫无意义的。这个参照系被称为惯性坐标系。
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案：Physical Inertial Poser (PIP)。仅使用6个惯性传感器（Inertial Measurement Unit，IMU），该方案可以实时捕捉符合真实世界物理规律的人体运动，关节受力、以及地面作用力等信息。 该系统可以在CPU上以60fps的速度运行，算法延迟只有16毫秒，相比前人工作在公开数据及上达到了最高的姿态估计精度、动作平滑性、以及最低的系统延迟，并且首次实现了基于稀疏惯性传感器的人体受力估计。通过引入物理优化，该方案大幅提
本文是对发表于计算机图形学顶级会议SIGGRAPH 2021 的论文《 TransPose: Real-time 3D Human Translation and Pose Estimation with Six Inertial Sensors 》的解读。
1.DeepVO: A Deep Learning approach for Monocular Visual Odometry；
2017年3月10日，Momenta老司机带你读Paper，第三趟车已出发！你，跟得上吗？
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_40224537/article/details/108616424
不管质量物体以何种形式存在，空间扭曲都会一直存在，只是扭曲程度不同而已，黑洞的引力井更深、更陡。而引力正是由空间扭曲产生的。跟黑洞没有直接的关系。因此，也不存在逃离黑洞这么一说。
我们想一想几何的起源是什么？例如，为什么直线是直线？因为光线的传播是直的，人用眼睛来看世界，来感知几何的概念，所以直线是直的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今年春节前，波士顿动力机器人又在朋友圈炸场了！ 当工人需要工具包时，机器人迅速定位到工具包，携带工具包自主搭桥、上楼梯，动作敏捷高效。然后，其将工具包扔给工人，完成任务后体操式前空翻落地，一气呵成！ 这不是波士顿动力人形机器人Atlas的第一次秀了，一年多前，Atlas展示了在一系列倾斜木板还有木箱垒成的阶梯的复杂场景中跑酷，如履平地，表现甚至超越人类。 波士顿动力机器人为什么这么智能？它是如何像人一样可以在复杂的环境下自主运动的呢？ 其背后的核
惯性参照系（inertial frame of reference） 1885年由德国物理学家提出，提出者并非牛顿，而由于适用于牛顿力学，人们往往认为是牛顿提出。牛顿运动定律在其中有效的参考系，且a=0。称为惯性坐标系，简称惯性系。如果S为一惯性系，则任何对于S作等速直线运动的参考系S'都是惯性系；而对于S作加速运动的参照系则是非惯性参考系（非惯性系）。所有惯性系都是等效（等价）的。一个参考系是不是惯性系要通过实验确定。实践表明，对于一般工程技术中的动力学问题，与地球相固结的坐标系是一个很好的近似的惯性系。但在研究大气或海洋的大范围运动或航天器空间的运行时，必须考虑地球缓慢自转的影响，这时地心坐标系（坐标原点在地心，三坐标轴指向三颗恒星）就是一个更精确的惯性系。如果研究空间探测器的星际飞行，还需考虑地球的绕日公转，应使用日心坐标系作为惯性系。
目的 本文手把手教你在 Mathematica 科学计算软件中搭建机器人的仿真环境，具体包括以下内容： 1 导入机械臂的三维模型 2 正\逆运动学仿真 3 碰撞检测 4 轨迹规划 5 正\逆动力学仿真 6 运动控制 文中的所有代码和模型文件都在此处：https://github.com/robinvista/Mathematica 。使用的软件版本是 Mathematica 11.1，较早的版本可能缺少某些函数，所以最好使用最新版。交流网站是www.robotattractor.com。进入正文之前不妨先看几个例子：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15507.pdf
文章：A Survey on Odometry for Autonomous Navigation Systems
跑步时增加负荷(比如，给双腿绑上沙袋)有什么好处？它可以改善我们的步态、肌肉力量等。对于中风、脑瘫等神经系统疾病患者来说也是如此。
Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments
标题：Survey and evaluation of monocular visual-inertial SLAM algorithms for augmented reality
在2019年央视春晚上，高科技“技能加满”，5G+4K+VR齐上阵，赚足眼球。当然，主角还得属5G。不过，本篇文章的主角不是5G，但也和春晚挂钩。
个人博客是程序员的第二张简历。如果你有酷炫的个人网页，面试官对你的好感度会蹭蹭蹭往上涨。
先是有「美国体操女王」之称的西蒙·拜尔斯（Simone Biles）跳马失误后因病退赛。
今天，仔细阅读了园子里面的一个朋友写的《一缕阳光：DDD（领域驱动设计）应对具体业务场景，如何聚焦 Domain Model（领域模型）？》(http://www.cnblogs.com/xishuai/p/3800656.html)这篇博客，觉得这是一篇对DDD的分析总结性质的文章，写得不错，但奇怪的是，居然没有一个人回复，也许是文章太长很少有人赖得着性子看完，但也可能是DDD叫好不叫座的原因，这篇随笔里面也对此进行了分析。不过，我觉得这个问题还有更深层次的原因，今晚跟朋友们探讨了一下，总结后发
在三维空间中,含有 N 个质点的自由质点系的自由度为3N．但具有N个质点的刚体,其自由度却远远取不到这个值,因为这些质点彼此的距离必须保持不变,刚体的自由度应该是3N减去独立的关于相对位置的约束关系．但判断这些约束关系的独立性并非一目了然,于是我们不妨换一个思路分析刚体的自由度.由经验可知,要想确定一个刚体上所有质点的位置,只需知道其中任意三个不共线质点的位置就可以了．它们共有9个坐标,扣除彼此之间距离保持不变的三个约束关系,我们立即得到刚体的自由度是6.
在移动设备上，滚动一个视图不会立即停止滚动，往往需要再滑动一小段距离然后再停止，模拟出惯性的效果。滑动的时候速度越快，那么就滚动的越远。一般组件都会帮开发者写好这些基本功能，不需要开发者操心。但有的时候我们需要使用类似的逻辑，比如我需要在手指滑动后，通过一些列序列帧变化来显示动画，那么这时候就可能需要开发者自己来写这个惯性滑动的逻辑了。不管怎样，我们用Rx来实现一遍这个惯性滑动，也是一种不错的体验。
文章：Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras
三轴加速度计是一种惯性传感器，能够测量物体的比力，即去掉重力后的整体加速度或者单位质量上作用的非引力。当加速度计保持静止时，加速度计能够感知重力加速度，而整体加速度为零。在自由落体运动中，整体加速度就是重力加速度，但加速度计内部处于失重状态，而此时三轴加速度计输出为零。
还记得“神笔马良”的故事吗？马良拿着神笔画出一只鸟，鸟就能腾空翱翔，画出一只鱼，鱼就能欢快畅游。这本是童话里遥不可及的幻想，在数字世界中，却有可能成真。比方说，你按照我们上一期说的，已经“画”出了一个形象，只要你让它动起来，毫无疑问，你就是数字世界的神笔马良。
导读：七夕又到了，礼物准备好了吗？浪漫约会安排上了吗？哦对了，这些烦恼的前提是，有人跟你过节吗？
两年来，大疆精灵系列更新了两代，飞控技术更新了两代，智能导航技术从无到有，诸多新的软件和硬件产品陆续发布。同时我们也多了很多友商，现在多旋翼飞行器市场火爆，诸多产品琳琅满目，价格千差万别。为了理解这些飞行器的区别，首先要理解这些飞行器上使用的传感器技术。我觉得现在很有必要再发一篇科普文章，定义“智能导航”这个概念，顺便字里行间介绍一下两年来大疆在传感器技术方面的努力。 1. 飞行器的状态 客机、多旋翼飞行器等很多载人不载人的飞行器要想稳定飞行，首先最基础的问题是确定自己在空间中的位置和相关的状态。测量这些状
【新智元导读】回溯历史越久，展望未来越远。文明的创造是整个人类史上最大的革命力量。中共十九大开启全党全国新时代的新长征，我们不仅要跨过全面建成小康社会的“草地”、攀登建设社会主义现代化强国的“雪山”，更要实现中华民族伟大复兴，通过加强文明交流互鉴，构建人类命运共同体，开创人类文明的新纪元。在此语境下，认识和发现“文明演进惯性定律”意义极为重大，这种定律预断了新的大智慧文明必然在美洲以外的大陆兴起；但也告诫我们，只有调动一切内外之力打破固有文明的强大惯性，才能在固有文明的产床上诞生新文明。 纵观文明长河
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在VR游戏中, 使用双手(控制器)直接对虚拟世界中的对象进行交互, 已经成为一种”标准化”的设计, 一切看起来能够用手去交互的物体, 都需要附合物理规则. 简单的物理对象, 通常只是一个刚体(Rigidbody), 这种只需要模拟重力和惯性运动就可以了, 最多再调节一下摩擦力, 弹性, 空气阻力等, 所以在技术上借助物理引擎的帮助是比较简单的. 稍微复杂一点儿的物理对象, 是带有约束(Constraint)关系的, 比如门, 抽屉, 转盘, 滑杆, 绳索等等. 这里以最常见的滑动和转轴约束进行一下分析,
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
视觉惯性导航系统通过初始化，对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解，以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式，视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类：联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作，从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开，对目前主流的初始化方法进行综述，并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势，有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。
对于工业机器人的设计与大多数机械设计过程相同；首先要知道为什么要设计机器人？机器人能实现哪些功能？活动空间(有效工作范围)有多大？了解基本的要求后，工作就好作了。 首先是根据基本要求确定机器人的种类，是行走的提升(举升)机械臂、还是三轴的坐标机器人、还是六轴的机器人等。选定了机器人的种类也就确定了控制方式，也就有了在有限的空间内进行设计的指导方向。 接下来的要做的就是设计任务的确定。这是一个相对复杂的过程，在实现这一复杂过程的第一步是将设计要求明确的规定下来;第二步是按照设计要求制作机械传动简图，分析简图
近年来，四旋翼飞行器在航空运输中受到了极大的关注。在这些情况下，外力的精确估计与6自由度(DoF)姿态一样重要，因为它对车辆的规划和控制至关重要。为此，我们提出了一个紧密耦合的视觉惯性动力学系统,该系统可以同时估计施加在四旋翼飞行器上的外力和6自由度姿态.我们的方法建立在最先进的基于优化的视觉惯性系统的基础上,从VIMO 扩展了动力学和外力因子的新推导.利用提出的动力学和外力因素,我们的估计器鲁棒和准确地估计外力,即使它变化很大.此外,由于我们明确考虑了外力的影响,当与VIMO 和VINS-Mono进行比较时,我们的方法显示出可比较的和优越的姿态精度,即使外力的范围从可忽略到显著.大量的实验和应用场景仿真验证了该方法的鲁棒性和有效性.
文章：GVINS: Tightly Coupled GNSS-Visual-Inertial Fusion for Smooth and Consistent State Estimation
文章：Towards High-Performance Solid-State-LiDAR-Inertial Odometry and Mapping
最轻便的也得有5、6斤，价格便宜的就更重了能达到10几斤。穿在身上影响动作的灵活性，而且很快就会累了，基本无法日常使用。
常被朋友们问起 到底啥是陀螺仪模块，IMU模块，惯导模块。这里以我的理解给大家一个通俗的解释：
本章将重点介绍空间矢量描述的空间机械臂动力学建模，其克服了传统的动力学建模其计算量较大，计算效率低的问题。且结合空间固定基座机械臂的正向动力学建模方法，分析动力学建模的效率、计算量以及稳定性问题。动力学建模的基本原理很多，实现方法也很多，动力学量的表示方法也不尽相同，因此针对不同的建模对象，不同的动力学建模任务，需要选择不同的建模方法。本章结合动力学建模方法分析了固定基座机器人动力学建模与漂浮基座机器人动力学建模的异同点。
文章：LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
