布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动， 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
在上一期的文章中，我们对线性倒立摆在2D平面内的运动过程进行了分析，并给出了基于轨道能量的线性倒立摆控制过程。
学习了pyimagesearch 的《PyImageSearch Gurus course》。现在记录下代码的分析。
Autodesk Maya for Mac 是Mac助理为大家真真理的一款三维计算机动画、建模、仿真和渲染软件。Autodesk Maya可以大大提高电影、电视、游戏等领域开发、设计、创作的工作流效率，同时改善了多边形建模，通过新的运算法则提高了性能，多线程支持可以充分利用多核心处理器的优势，新的HLSL着色工具和硬件着色API则可以大大增强新一代主机游戏的外观，另外在角色建立和动画方面也更具弹性
背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的物体前景，从而达到目标检测的目的。 OpenCV已经实现了几种非常容易使用的算法。 环境 Python 3.6
写在前面：关于哪个软件更容易学，其实把其中的一个学专学精了都会比较吃香，建议初学者先考虑清楚今后要从事的职业和发展方向，再有针对性的精修；
在日常活动中，人的运动经常引起衣服的附属运动 (secondary motion of clothes) 并因此产生不同的衣服褶皱，而这需要对人体及衣服的几何、运动（人体姿态及速度动力学等）及外观同时进行动态建模。由于此过程涉及复杂的人与衣服的非刚体物理交互，导致传统三维表征往往难以应对。
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 最近我们被客户要求撰写关于模拟股票的研究报告，包括一些图形和统计输出。
训练代码的开源路径：https://github.com/PaddlePaddle/PARL
冗余构型机械臂的动力学与控制存在着其特殊性。七自由机械臂的动力学算法一般计算量大，且其控制中存在“自运动”问题。针对上述问题，本文主要研究内容包括：基于铰接体算法的空间机械臂正向动力学，冗余机械臂位置控制，基于增强混合阻抗控制的空间冗余机械臂力控制研究。
Autodesk Maya 2022 for Mac是一款Mac平台上面最热门的三维动画制作软件，集动画、建模、模拟等功能于一身，内置丰富的渲染工具。本次小编为大家带来的是maya2022 中文版下载，功能全面性能稳定，应用对象是专业的影视广告，角色动画，电影特技等，玛雅2022 mac制作效率极高，渲染真实感极强，是电影级别的高端制作软件！Autodesk Maya 2022 for Mac软件的强大功能正是那些设计师、广告主、影视制片人、游戏开发者、视觉艺术设计专家、网站开发人员们极为推崇的原因。玛雅将他们的标准提升到了更高的层次。是平面设计、动画设计、影视后期制作等领域的必备软件！
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。
Inventor® 三维 CAD 软件提供了专业级机械设计、文档编制和产品仿真工具。
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章
Adams软件是一款由MSC Software公司开发的机械系统动力学仿真软件，其广泛应用于汽车、航空航天、机械制造等领域中机构运动和控制问题的仿真分析。Adams软件具有强大的性能和可扩展性，其特色功能包括高精度多体动力学计算、多级求解器、实时仿真、高级控制技术支持等。本论文将介绍Adams软件的特点和使用方法，并以一个实例来演示Adams软件的使用流程，包括其建模、仿真和分析等环节的操作步骤。最后，本文还将对Adams软件的优点和不足进行探讨。
这个系列的文章是之前Python实现所有算法的兄弟篇，眼看着夏令营完事，我也要又开始学习日子了：
10 月 23 日 - 27 日，机器人顶会 IROS 2022 在日本京都举行。大会共收到了来自全球 57 个国家和地区的 3579 篇论文投稿，最终接收了 1716 篇，接收率达到了 47.9%。
在数字世界的边缘，有一座神奇的城市，这座城市由无数个数据点和向量构成，街道上流淌着数不清的数组和矩阵。在城市的中心，耸立着一座巨大的科学计算塔，它的外墙是由数学符号和代码构成，散发着闪烁的数字光芒。城里的居民们穿梭于数组的巷道间，驾驭着向量的飞船，探索着数据的深海，寻找着数学的奥秘。这里，每一个函数、每一个对象，都是城市的一部分，编织成了一张无比庞大的数学网络。
让AI通过预测，捕捉你「左手画龙，右手画彩虹」的动作，对于AI理解人类行为至关重要。
与我的朋友交谈时，我经常听到：“哦，卡尔曼(Kalman)滤波器……我经常学它，然后我什么都忘了”。好吧，考虑到卡尔曼滤波器(KF)是世界上应用最广泛的算法之一(如果环顾四周，你80％的技术可能已经在内部运行某种KF)，让我们尝试将其弄清楚。
多目标跟踪（MOT）是计算机视觉领域的一项重要技术，在移动机器人、自动驾驶（Sun等人，2020）和体育分析（Zhao等人，2023）等应用中发挥着重要作用。随着目标检测的最新进展，基于检测的跟踪方法已成为最受欢迎的范式。这些方法通常包括两个子任务：在每一帧中检测物体；以及跨多个帧关联这些物体。基于检测范式的核心是数据关联，这严重依赖于利用物体外观和运动信息以提高准确性。尽管采用检测以获得语义优势有其好处，但这种依赖在物体外观相似且物体遮挡频繁发生的复杂场景中提出了重大挑战。
《ROS机器人程序设计》课程是自动化专业的一门主要专业选修课程，是自动化专业机器人方向一门重要的理论实践相结合的课程，为后续机器人方向课程的学习打好坚实的基础。课程内容包括：机器人系统主要构成；常见移动机器人设计方案；机器人操作系统（ROS）；机器人系统编程语言；机器人系统控制算法C++与Python实现；传感器和执行器使用；机器人视觉理解和点云；机器人三维建模与仿真技术；机器人系统导航控制；机械臂运动控制等方面。通过该课程的学习可以让学生掌握并完成小型机器人系统的开发和编程工作，理解ROS的软件框架，同时在仿真环境中自动构建机器人相应的功能程序，编写机器人程序。
云机器人就是云计算与机器人学的结合。而机器人则是云机器人的主要终端，云可以为机器人提供数据监控以及分析服务，同时也可从远端遥操作机器人的动作。腾讯云社区为大家了解和使用腾讯云服务提供了优秀的平台。而对于机器人部分，下面给出关于机器人关键技术之一的动力学建模与仿真的介绍。
生成的讲话动画不但口型和音频能够无缝对齐，面部表情和头部姿势都非常自然而且有表现力。
什么是大数据？ 举个例子，都说骑士队依赖詹姆斯，当詹姆斯在场上时，骑士队每100回合净胜对手6.9分；詹姆斯不在场，骑士队净负对手2.9分，两者之间差值为9.8分。而勇士队的库里在场上和在场下时，勇士队每100回合净胜分的差值为17分，可以说勇士队对库里的依赖甚至要更强。这样的数据才可以叫大数据，相比而言，像得分、篮板、助攻这样的技术统计简直弱爆了。 大数据在NBA的主要应用层面： 一：主教练的智囊团 在骑士与勇士队总决赛中，勇士队主帅科尔布置队员对詹姆斯的防守显然就受到了大数据的影响。通过大数据可以发现，詹姆斯在篮筐的左侧运球时，多选择投篮，而当他位于篮筐右侧时，进攻方式则主要为突破上篮。这样的数据统计就告诉防守队员，当詹姆斯位于篮筐左侧时，可以选择紧身贴防他，封住他投篮即可，因为他很少从左侧突破；而当詹姆斯来到篮筐右侧时，则不能贴身紧逼，这样容易被他一步过掉甩在身后，这时不妨远离詹姆斯两步，因为他轻易不会选择跳投，无需留有封盖的选择，空出足够的距离，反而能防备他突破。
Adams 2020 是目前市场上最为强大的多体动力学仿真软件之一，它是一款专为工程师和科学家打造的应用软件，不仅应用广泛，而且功能齐全且易于使用。Adams 2020 可以模拟各种复杂的物理问题，比如机械系统、弹性物体、流体力学、动力学、落体运动等，它可以帮助用户预测和分析物体的运动方式、形状以及材质等方面的变化，为用户提供精确可靠的仿真结果。
深度生成模型已经在包括图像和音频在内的各个领域产生了逼真的样本。视频生成最近已成为深度生成模型的下一个问题，引发了对学习视频分发的长期研究。
从视频的物理事件中识别物体并推断其运动轨迹的能力是人类认知发展的核心。人类，即使是幼儿，也能够通过运动将图片区域划分为多个物体，并使用物体的永久性、实体性和连贯性的概念来解释发生了什么，推断将发生什么以及想象在反事实情况下会发生什么。
自开播以来，这部剧不仅受到了广大观众的热情追捧，相关热议更是时常挂在各种热搜上，这两天尤甚：近日，《庆余年》官微曝光了剧中主角范闲和林婉儿大婚的花絮照——剧粉感慨：等了五年的大婚名场面终于来了。
随着 ChatGPT、GPT-4、LLaMa 等模型的问世，人们越来越关注生成式模型的发展。相比于日渐成熟的文本生成和图像生成，视频、语音等模态的 AI 生成还面临着较大的挑战。
正向动力学：已知机器人的关节驱动力矩和上一时刻的运动状态（角度和角速度），计算得到机器人下一时刻的运动加速度，再积分得到速度和角度；
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
随着空间技术的不断发展和人类对空间探索的不断深入，空间机器人在完成诸如空间站的建造与维护等任务中发挥着重要的作用。
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？
用语音驱动来生成逼真的全身动作对于提供更沉浸式和互动式用户体验至关重要。这个任务引起了相当多的研究兴趣。Habibie等人提出的早期方法使用确定性回归模型将语音信号映射到整体动作。虽然在某些方面有效，但相同的语音内容会生成相同的动作，生成效果不够自然。为了改进这一点，TalkSHOW提出了一种混合方法，使用确定性建模来处理面部表情，使用概率建模来处理手势和身体动作。尽管TalkSHOW在身体姿势方面取得了更多的多样性，但仍然存在面部运动的多样性不足的问题。此外，TalkSHOW中使用的分离建模策略可能会导致不同身体部位之间的协调不够流畅。为了解决这些挑战，我们提出了ProbTalk，这是一个基于变分自动编码器（VAE）架构的新框架，包括三个核心设计。首先，我们将PQ应用于VAE。PQ将整体运动的潜在空间划分为多个子空间进行单独量化。PQ-VAE的构成性质提供了更丰富的表示，使得复杂的整体运动可以用较低的量化误差来表示。其次，我们设计了一种新颖的非自回归模型，将MaskGIT和2D位置编码集成到PQ-VAE中。MaskGIT是一种训练和推断范式，它同时预测所有latene code，显著减少了推断所需的步骤。2D位置编码考虑了PQ引入的额外维度，有效地保留了latene code中时间和子空间的二维结构信息。最后，我们使用一个refinement来细化初步预测的动作。这三个设计的结合使ProbTalk能够生成自然和多样化的全身语音运动，优于几种最先进的方法。
下围棋、打《星际2》、吃豆豆，DeepMind一直很爱“玩游戏”，现在，他们要把AI扔到更沉浸的游戏世界里了。
（1）动力学用于机械臂的仿真，机械臂的动力学有助于进行机械臂完成特定任务比如目标捕获、操作、抓取以及分拣等操作；仿真可以得到机械臂在完成此类任务过程中的动态特性；
SkyAR 是一种用于视频中天空置换与协调的视觉方法，该方法能够在风格可控的视频中自动生成逼真的天空背景。
CVPR2018即将开始，陆陆续续很多优秀的作品被大家知晓。今天我们来说说又去的科研成果，也希望阅读您对此感兴趣~
普通的矢量属于3D矢量，即每个3D矢量是由空间的三个标量表示，举例来说，空间的某个位置矢量是由三个XYZ轴的标量值得到，空间的力矢量是力在XYZ轴的标量值合成，力矩也是三个标量合成。而在6D 空间矢量则是分为运动学量以及动力学量，具体为
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
本文给出基于matlab机器人工具箱和Simmechanics的机器人运动控制仿真系统。该仿真系统可以根据机器人的DH参数，建立机器人的模型，并且利用机器人工具箱计算雅可比矩阵，利用Simulink搭建机器人的运动控制仿真系统。
作者丨青暮 编辑丨岑峰 元宇宙被认为是互联网的自然迭代阶段，是人类社会在发明语言、文本、数学、图像之后，信息爆炸逼迫我们将数据不断抽象为高维数据的当下，将交流媒介彻底具象化的另一极革命。有句话说得好，“文化即元宇宙”。元宇宙的世界源于现实，又别于现实、超越现实，我们可以轻易在其中跨越物理距离面对面交流，超越现实的含义之更深层的，乃是超越规则。但在超越规则之前，我们在第一步上仍显稚嫩。 而如今，也正有无数学者正在探索元宇宙的第一步，即还原现实。在视觉领域，他们研究如何获取城市高楼的三维形状，如何模拟樱桃与水
对自主机器人来说，感知场景的深度是一项重要的任务——准确估计目标离机器人有多远的能力对于避开障碍、安全规划以及导航来说至关重要。虽然可以从传感器数据（比如 LIDAR）中获得（学习到）深度值，但是也可以只依赖机器人的运动以及因此而产生的不同视角场景，以无监督的方式从单目相机中学到深度值。在这个过程中，也在学习「自我运动（Ego-motion）」（机器人/摄像机在两个帧之间的运动），它提供了机器人自身的位置。这种方法由来已久——来自 SfM（Structure-from-Motion，运动恢复结构）和多视图地理范式——是基于技术的新学习，具体来说就是通过使用深度神经网络对深度和自我运动进行无监督学习，刷新了当前的最佳结果，包括 Zhou 等人的研究（《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video》）以及作者之前的研究（《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Monocular Video Using 3D Geometric Constraints》，在训练期间对准场景的 3D 点云）。
近期虚拟人方面的应用如同雨后春笋一般涌现出来。你是否在很多 App 中，看到了 AIGC 让单张照片开口说话的能力？尽管已经能够拥有清晰的画质和准确的口型，但现有的单图驱动虚拟人似乎还差了一点：呈现的结果中说话人往往采用和原图中说话人接近的头部姿态，无法像真人一样在画面中自由地运动。这是因为目前采用的技术无法对图片中说话人在 3D 世界中进行建模，因此在大姿态驱动的情况下会出现效果急剧下降的问题。
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