• 2024-08-24使用Mediapipe和OpenPose进行人体动作分析、计数以及3D姿态估计
     人体步数统计,俯卧撑计数,仰卧起坐计数,引体向上计数,人体动作分析,动作计数,mediapipe,openpose,人体3d姿态分析,3d姿态估计。本项目旨在开发一个基于计算机视觉的人体运动分析系统,能够准确地识别和计数诸如步行、俯卧撑、仰卧起坐、引体向上等多种常见体育锻炼动作。系统利用先进
  • 2024-08-20Ros2 MoveIt2 MoveGroup C++接口
     在MoveIt中,最简单的用户界面是通过 MoveGroupInterface 类。它为用户可能想要执行的大多数操作提供了易于使用的功能,特别是设置关节或姿势目标、创建运动计划、移动机器人、将对象添加到环境中以及从机器人上连接/分离对象。此接口通过ROS主题、服务和操作与 MoveGrou
  • 2024-08-16[Paper Reading] Single-to-Dual-View Adaptation for Egocentric 3D Hand Pose Estimation
    名称Single-to-Dual-ViewAdaptationforEgocentric3DHandPoseEstimation时间:CVPR2024机构:TheUniversityofTokyoTL;DR多目3Dhandposeestimation数据比较难标注,作者核心思路是先训练单目模型,利用无监督的方法适配到双目场景,好处是a.无需标多目数据;b.可以适应任何
  • 2024-08-13[Paper Reading] Multiple View Geometry Transformers for 3D Human Pose Estimation
    MultipleViewGeometryTransformersfor3DHumanPoseEstimationlink时间:CVPR2024机构:UniversityofToronto&&SoutheastUniversity&&MicrosoftResearchAsiaTL;DR提出一种基于Transformer端到端3DHumanPoseEstimation方法MVGFormer,核心模块是geometry与appea
  • 2024-08-13Cartographer的扫描匹配
    cartographer代码思想解读(1)-相关匹配cartographer在2016年开源后一直在使用,但是一直未仔细阅读并分析其核心代码结构。目前网上可以找到许多博主对其分析和理解。其cartographer的基本思想可参考他人的 博主博客。本博客主要目的根据其框架思想,将其核心算法进行提取,方便后
  • 2024-08-12NDT算法详解与C++实现
    点云匹配在感知环节是一个很重要的信息获取手段,而其中的算法也有几个比较经典了,例如ICP(IterativeClosestPoint,迭代最近点)算法,而本文决定记录学习的是NDT算法,也就是NormalDistributionTransform,正态分布变换算法。什么是正态分布变换算法呢,简言之,就是把空间中的点云进行整
  • 2024-08-05Ros2 Moveit2 之 围绕对象进行规划 - 添加障碍物
    本教程将向您介绍如何将对象插入规划场景并围绕它们进行规划。先决条件如果您还没有这样做,请确保您已完成RViz中的可视化hello_moveit中的步骤。本项目假设您从上一个教程结束的地方开始。如果您只想运行本教程,您可以按照Docker指南启动一个包含已完成教程的容器。步骤1添
  • 2024-07-26Midjourney提示词-动物系列-21
    anepic3dportraitofacuteskinnnyfemalerabbitfolkroguethiefrabbit,decoratedwithsilverandgems,surrealism,intricatedetails,cinematic,UnrealEngine,octanerendering,backgroundcolorfulenchantedforest,dnd,d&d--ar3:4--testp--up
  • 2024-07-22VINS-FUSION 优化-先验因子(边缘化)
    一、边缘化VINS中的边缘化策略,将滑出窗外的帧与滑窗内的帧的约束使用边缘化的形式保存为先验误差因子进行后续非线性优化,以保留约束信息。VINS-Fusion优化约束包括:a.视觉误差因子约束,b.IMU预积分约束,c.边缘化先验因子约束文章主要讲述边缘化先验因子约束如何产生。VINS-Fus
  • 2024-07-20G2O(3) 基本例子 2D-3D位姿优化
        #include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/calib3d/calib3d.hpp>#include<Eigen/Core>#include&l
  • 2024-07-20G2O(2) 基本例子 3D-3D位姿求解 -( 一元点多边 3D点对位姿求解)求解3D点1到3D点2的变换关系而不是优化3D点1的位姿
     残差1通常2D像素对3D点位姿和点    2但是这个里面没有2D像素,是单纯的3D点对3D点位姿求解   CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION2.8)project(vo1)set(CMAKE_BUILD_TYPE"Release")add_definitions("-DENABLE_SSE")set(CMAKE_CXX_FLAGS
  • 2024-07-13SMPLify论文阅读:Keep it SMPL: Automatic Estimation of 3D Human Pose and Shape from a Single Image
    基本信息时间:2016会议/期刊:ECCV论文网址:https://arxiv.org/pdf/1607.08128一作单位:MaxPlanckInstituteforIntelligentSystems文章内容关键词:3D身体形状,人体姿态,卷积神经网络文章类型:算法/基于优化的方法硬件/算法类型:SMPL/HMR核心思想:从单张图
  • 2024-07-10Franka Robot demo 关节阻抗控制(joint_impedance_control.cpp)
    //Copyright(c)2023FrankaRoboticsGmbH//UseofthissourcecodeisgovernedbytheApache-2.0license,seeLICENSE#include<array>#include<atomic>#include<cmath>#include<functional>#include<iostream>#include&
  • 2024-07-03ros-slam-microros-发布里程计odom
    获得了里程计数据后,下一步就是将里程计通过MicroROS话题发布到ROS2系统中。一、了解接口在ROS2已有的消息接口中:nav_msgs/msg/Odometry用于表示里程计数据,该接口内容如下:ros2interfaceshownav_msgs/msg/Odometry---#Thisrepresentsanestimateofapositio
  • 2024-06-17最终成功果展示
    最终成功果展示importtimefromcollectionsimportdequeimportrequestsimportcv2importnumpyasnpimportmediapipeasmpfromstgcn.stgcnimportSTGCNfromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontmp_drawing=mp.solutions.drawing_utilsmp_drawing_styles=
  • 2024-06-142024 姿态估计/动作捕捉 开源项目 pose estimate / mocap opensource projects
    困境遮挡抖动脚与地面单目AiOS:All-in-One-StageExpressiveHumanPoseandShapeEstimation,解决了遮挡问题PhysPT:Physics-awarePretrainedTransformerforEstimatingHumanDynamics:引入物理模型HaMeR:手部捕捉TRAM:超越WHAM,可以实现高难度动作WHAC:首个
  • 2024-06-13【机器人和人工智能——自主巡航赛项】动手实践篇
    文章目录任务信息手把手实现代码初始代码添加二维码识别添加图像数字识别添加语音播报添加小车行驶路径讲解视频其余篇章任务信息自动巡航功能roslaunch启动roslaunch功能包指定的launch文件rosrun启动rosrun功能包指定的.py/.cpp文件手把手实现代
  • 2024-05-26YOLOv8_pose训练流程-原理解析[关键点检测理论篇]
            本篇将介绍一下YOLOv8关键点检测网络的训练流程,同样在看此篇文章之前先去看一下预测流程[YOLOv8_pose预测流程-原理解析[关键点检测理论篇],还有目标检测任务的训练流程YOLOv8训练流程-原理解析[目标检测理论篇],这两篇都是前置课程,下图是YOLOv8实例分割的网络
  • 2024-05-215.21结组任务
    今天改进跌倒检测模块的main部分,使其可以通过摄像头实时监测importtimefromcollectionsimportdequeimportrequestsimportcv2importnumpyasnpimportmediapipeasmpfromstgcn.stgcnimportSTGCNfromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontmp_drawing=mp
  • 2024-05-06人形机器人机械臂和灵巧手的空间感知、物体识别、具体操作的流程图
    下图来自NVIDIA官方的流程图,这里以此作为借鉴:https://developer.download.nvidia.com/images/isaac/isaac-manipulator-simplified-workflow.svg这个流程图的重点就是先对环境和物体进行感知,通过视觉传感器获得RGBD图像,然后判断其6DPose,在这一步的PoseEstimator完成后
  • 2024-04-23ROS1学习记录(4.0)
    学习视频:11.订阅者Subscriber的编程实现_哔哩哔哩_bilibili创建订阅者:先将相关源码放入src内部: 进行编译前一样要先设定编译规则:add_executable(pose_subscribersrc/pose_subscriber.cpp)target_link_libraries(pose_subscriber${catkin_LIBRARIES}) 保存后回到根目
  • 2024-04-10使用YOLO V8-pose 报错:AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘_six‘
    上述为按照yolov8pose官方教程写的代码。使用了python3.7,以及对应的torch版本如下后,报错。AttributeError:module‘torch‘hasnoattribute‘_six‘ 解决方法:更换了虚拟环境,重新安装yltralytics.新环境: 现在可以正常运行:
  • 2024-04-08Yolov8-pose关键点检测:特征融合 | CAMixing:卷积-注意融合模块和多尺度提取能力 | 2024年4月最新成果
     
  • 2024-03-28Yolov8-pose关键点检测:block涨点篇 | PKIBlock多尺度卷积核,优势无需膨胀,即插即用小目标涨点 | CVPR2024 PKINet 遥感图像目标检测
      
  • 2024-03-23论文研读(含2G的CSI数据集+导入数据的代码):CSI-Former: Pay More Attention to Pose Estimation with WiFi
    论文概述本文提出了一种新的基于WiFi的姿态估计方法。基于WiFi的信道状态信息(CSI),提出了一种新的结构CSI-former。为了评估CSI-former的性能,本文建立了一个新的数据集Wi-Pose。该数据集由5GHzWiFiCSI、相应的图像的骨架点注释组成。背景Transformer由于其强大的多头注意力