这一节课，我们要让场景动起来，不禁想到了郭富城的一首歌《动起来》。心中有很多感慨，觉得时间过得太快，自己还没有多大的成功。以淡淡的感伤开始这节课的讲解。
运动预测(Motion Prediction)模块主要解决自动驾驶车辆与周围环境中的其它运动物体(车辆、行人等)的协同交互问题。该模块对感知模块所检测到的运动物体进行未来一段时间内行为意图的预测，并将预测的结果转化为时间维度和空间维度的轨迹。以这些障碍车、行人、非机动车等运动物体的预测轨迹作为输入，自动驾驶车辆可以做出更加合理的驾驶决策，规划出更加合理、安全的车辆运动行为。
标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation
提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计，首先去除移动物体，然后将激光雷达扫描与子图相匹配，构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：
在Unity3D中，有多种方式可以改变物体的坐标，实现移动的目的，其本质是每帧修改物体的position。
大家好，我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆，不定时更新Unity开发技巧。
在日常科研中，我们经常要对实验动物进行麻醉，从而建立各种动物模型，以便于在整体上验证疾病发生机制和药物的作用机制。
麻省理工学院(MIT)日前发布了一种新的机器人算法，利用4D地图帮助机器人躲避移动物体。让机器人躲避固定障碍物可能已经不是什么难题，如翻过一堵 墙，绕过一套家具等。但要防止它们与移动物体相碰撞就没那么
之前在专栏的第一篇文章中介绍了一下关于层模型（layered model）的工作，并给自己挖了几个坑。今天让我来填其中一个坑：视频中的物体低延迟检测。由于这一系列工作目前贡献了一篇cvpr17和一篇iccv19共两篇论文，我将分上下两篇文章分别介绍，希望可以把工作的背景、思路、坑、相关思考和一些不在论文发表内容中的故事说明白。还是和上一篇一样，希望写出来的的不是机械的公式或者吹得天花乱坠神乎其神的PR，而是一些原理性的东西以及背后思考的过程。
默认在 Unity3d 通过 w 的移动的时候，是根据鼠标的移动距离移动物体，此时做对齐就不好玩了。通过按下 ctrl 键盘，然后再拖动物体移动，此时就可以设置移动是固定的步频
代码已开源：https://github.com/PRBonn/LiDAR-MOS
不得不说MATLAB的图像处理函数有点多，但速度有时也是出奇的慢。还是想c的指针，虽然有点危险，但速度那是杠杠的。 第二个MATLAB程序，对运动物体的识别与追踪。 这里我们主要运用帧差法实现运动物体与背景图像的分离，由于视频中的物体较为简单，我们只对两帧图像取帧差（也是为了提高速度） 对于运动物体的提取我们运用了MATLAB里自带的函数bwareaopen bwareaopen（src，int），src为二值图像，int为设置的联通域的大小，是对帧差法，在转化为二值的图像进行操作，结果是将大小小于设定的int的连通域置为0； 对于第一帧与第二帧图像运动物体的坐标的提取我们用了自带的regionprops函数 regionprops（src，’‘）其中src为传入的二值图像，’‘内的为你所需要的属性 具体属性可以查看MATLAB的help
在机器视觉中，在检测连续物体或者滚动物体时，线扫相机是最佳的解决方案。通常，它们能提供很高的分辨率，因为它们要求很高的速度和数据率。
代表自己周围环境的认知地图对于空间导航是必需的。但是，与其构成要素（例如各个地标）相比，由各个要素之间的关系构成的相干空间信息的神经基质在很大程度上仍然未知。本研究调查了大脑如何在一个由三个物体的相对位置所指定的虚拟环境中编码类似地图的表征。表征性相似度分析显示，当参与者将自己置于环境中进行自我定位时，海马状突起(HPC)会产生基于物体的空间表征，而当他们回忆目标物体相对于自身身体的位置时，内侧前额叶皮层(mPFC)会产生基于物体的空间表征。在记忆过程中，两个区域之间的任务相关功能连接性增加，这意味着HPC和mPFC之间交换自定位和目标定位信号。基于物体的认知地图(它可以由物体形成连贯的空间信息)可以在导航过程中被HPC和mPFC用于补充功能，并可推广到其他认知方面。
轴心 一般是 3D 物体的几何中心 , 下面通过示例说明 3D 物体的 轴心 概念 ;
文章：Robust Frame-to-Frame Camera Rotation Estimation in Crowded Scenes
所以放在Update()函数中的代码是以帧来执行的.如果我们需要物体的移动以秒来执行.我们需要将物体移动的值乘以Time.deltaTime。
我习惯使用 vs code 编写前端代码，如果是用原生三件套学习，我还会使用 Live Server 插件辅助开发。
最近在郎师兄推荐下初步了解了一下processing互动编程艺术，真是美轮美奂，直接跪了。今天我用Scratch也做了一个互动的小作品，自我感觉挺好（大神勿喷~），跟大家分享下。
上述代码是将gameObject的本地坐标transform.localPosition，变成一个我们赋予的新坐标new Vector3(0, 0, 100)，按照我们设置的一个float的速度进行移动
虽然近年来无监督单目深度学习取得了很大的进展，但仍然存在一些基本问题。首先，目前的方法存在尺度模糊性问题，因为反推过程对于深度和平移来说相当于任意尺度因子。其次，光度误差对照明变化和移动物体敏感。此外，尽管在无监督学习框架下已经为光度误差图引入了不确定性，但自我运动的不确定性度量仍然是重要的。在2022 ECCV论文"Towards Scale-Aware, Robust, and Generalizable Unsupervised Monocular Depth Estimation by Integrating IMU Motion Dynamics"，作者提出了一种感知框架，通过集成视觉和IMU来进行真实尺度估计，算法已经开源。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。
文章：Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes
不过在这个各种人设被推翻的时代，学者们也在尝试反转机器人笨重，单一的刻板印象。耶鲁大学研发出的最新的“机器皮”技术，能够将物体动起来，让日常万物都变成机器人。
为了改善自动驾驶系统的安全性，MIT的几位工程师近日开发了一个新的系统。它可以识别地面上的影子，进而判断拐角处是否有物体正在靠近车辆。
作者：Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Simon Stent, Jie Li, Carl Vondrick
只需“100K大小的外挂”，就能让自动驾驶AI识别“物体运动状态”的能力大幅上升！
开发实时3D声纳技术和海底智能的公司Coda Octopus发布了一种新产品，该产品使用AI自动检测和识别不同的水下物体。
尽管摄影自诞生以来，无数人都在探索相机这个工具究竟能发挥那些作用。但一个最基本的作用，就是把我们眼睛看到的通过摄影来记录下来。
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你在椅子上坐下、夹起一筷子毛肚、送进沸腾的红汤里、等待8秒、夹出来……动作行云流水一气呵成。人类掌握吃火锅的技能，离不开有意无意的模仿。 不过，吃火锅对于机器人来说，就要难得多。想学会这一系列的动作，往往需要为它们设定复杂的目标和奖励函数。 好消息是，教它们通过模仿来学习的研究又有新进展，机器人更聪明更灵活了。 加州大学伯克利分校的科学家们在最新论文中提出了域自适应的元学习（Domain-Adaptive Meta-Learning），让机器人在看
本篇文章将带你深入了解Three.js中的光源类型、属性和使用方法，助你在创建虚拟世界时获得更加生动逼真的效果
题外话：在一切变好之前，我们总要经历一些不开心的日子，这段日子也许很长，也许只是一觉醒来。有时候，选择快乐，更需要勇气。 如果您也需要可以搜索：psdaquan7.com/?id= 第一部分：Rh
网上关于角色移动的文章太多太多了，就我自己整理的时候都发现写了好多篇（因为有不同的方案），今天就将目前已知的移动角色的方案总结出来，毕竟是一个资源整合的时代，谁也不想找个角色移动的脚本都要找好几篇文章对吧
以上demo总结来说，使用了 Three.js 库创建了一个简单的绿色立方体模型，并实现了旋转动画效果。 总结一下它的步骤：
文章：Optical Flow Based Motion Detection for Autonomous Driving
随着人们对用户体验越来越重视，Web开发已经不满足于2D效果的实现，而把目标放到了更加炫酷的3D效果上。Three.js是用于实现web端3D效果的JS库，它的出现让3D应用开发更简单，本文将通过Three.js的介绍及示例带我们走进3D的奇妙世界。
1月2日早间消息，加州大学伯克利分校的最新研究成果显示，机器人也可以具备“预见”功能，通过视频识别技术在移动物体之前预测到可能发生的情况。 📷 视频介绍：点此观看 人类有能力在采取行动之前首先进行思考。例如，如果有人想踢球，可能就会考虑球会跑到那里去，以及把球踢到新位置的概率。机器人往往不具备这种能力，因为它们内部的程序通常只能执行简单的任务，没有配备人工智能程序的机器人尤其如此。 但加州大学伯克利分校的研究人员却发现，机器人也可以具备这种直觉。为了证明这一点，他们开发了新的机器人学习技术，使得机器人可以提
在Three.js中，三维空间指的是具有三个独立轴的空间，通常称为X、Y和Z轴。这种空间用于描述和定位3D对象的位置、旋转和缩放。
在数字化时代，Web3D技术因其独特的三维展示和交互能力，成为前端开发领域的热门话题。WebGL与Three.js作为Web3D技术的两大核心工具，为开发者提供了强大的渲染能力和丰富的API接口。本文将深入探讨WebGL与Three.js的入门知识，并结合实战案例，帮助读者系统学习Web3D技术。
Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎，你可以用它创建各种三维场景，包括了摄影机、光影、材质等各种对象。你可以在它的主页上看到许多精采的演示。Three.js是一个伟大的开源WebGL库，WebGL允许JavaScript操作GPU，在浏览器端实现真正意义的3D。 Three.js的核心五步就是： 1.设置three.js渲染器 2.设置摄像机camera 3.设置场景scene 4.设置光源light 5.设置物体object 1.设置three.js渲染器 三维空间里的物体映射到二维平面的
在学习 Three.js 时，很多知识点其实记住几个重要的步骤就能实现相应的效果。
Three.js是一个流行的JavaScript库，用于在浏览器中创建和显示3D图形。它基于WebGL，一个浏览器支持的3D图形API，使得开发者能够在网页上创建复杂的3D场景和交互体验。
Three.js 是基于 WebGL 技术，用于浏览器中开发 3D 交互场景的 JS 引擎。
一、Unity下载与安装 参考博客：Unity Hub、unity、PlasticSCM安装
随着人类对生物系统的深入研究，我们不断从自然界中汲取灵感，以改进和创新技术。仿生视觉就是其中之一，通过模拟生物视觉系统的工作原理，设计出具有类似功能的传感器。本文将介绍仿生视觉技术在传感器设计中的应用，详细探讨其部署过程，并结合实例和代码解释，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
来自众家新创公司与实验室的碰撞侦测与追踪技术，将使得在人类与其他移动物体周边的协作机器人更安全。一个美国圣地亚哥大学（University of San Diego）的团队便开发了一种更快速的算法，能协助机器人利用机器学习避开障碍物；此外从麻省理工学院（MIT）独立的公司Humatics，则正在开发人工智能(AI)辅助室内雷达系统，能让机器人精确追踪人类的动作。 圣地亚哥大学所开发的算法名为Fastron，利用机器学习来加速并简化碰撞侦测；该算法是根据一个机器人的组态空间（configuration spa
可做出是否伤人决定的机器人 据科技网站Futurism.com北京时间1月2日报道，美国加州大学伯克利分校的一个研究小组发现，像我们人类一样，机器人也具备“预见”能力，借助于视频识别技术，机器人在移动物体之前预测到可能发生的情况。 众所周知，人类在采取行动之前一般先进行思考。例如，如果一个人想去踢球，他或她首先可能会考虑球会滚到哪里，以及怎样踢球才能令其滚到新位置。通常情况下，机器人不具备这种能力，因为它们内部的程序通常只能执行简单的任务，尤其是那些没有配备人工智能程序的机器人。 但是，加州大学伯克利分
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