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分析基于标记Aruco和Optitrack查看系统估算安装方法的方法
在各个领域，人体位置的准确估计至关重要，并且通常涉及使用运动捕获系统。最近，由于艺术家愿景的进展，我们目睹了这项技术的强劲发展，尤其是在基于相机的系统中，但是，尽管这些技术在安装的估计中提供了准确的结果，但涉及高成本并需要计算含义。作为一种经济替代方案，如Aruco之类的发现标记以其简单性，低计算需求和适应性而获得了知名度，但是，在文献中，基于它们的运动捕获系统的精确性有限。因此，本研究旨在收集突出的差距，对基于标记的运动捕获系统的性能进行实验分析，并将其与Optitrack开发的现代商业系统进行比较。这项研究中的基于Aruco的设备是最初使用ELP网络摄像头和具有立体视觉ZED 2 I的相机制成的。研究评估了估计静态和动态场景的错误，分析了相机工作区域的区域，还探索了估计铺设铺设的错误与使用越来越多的标记Aruca之间的关系。
通过基于模型的四旋翼无人机系统识别...
K t = 电机扭矩系数，单位为 N m/amp K e = 电机反电动势系数，单位为 V/(rad/s) V batt = 电池电压，伏特 R tt = 电机电阻（端子到端子），欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性，单位为 kg m2 D r = 转子（螺旋桨）直径，单位为 m ρ = 空气密度，单位为 kg/m3 T = 螺旋桨推力，NQ = 螺旋桨扭矩，单位为 N m CT = 螺旋桨推力常数 CP = 螺旋桨功率常数 Ixx 、I yy 、Izz = 无人机惯性矩，单位为 kg m2 m = 无人机质量，单位为 kg L x 、L y = 从 CG 到电机的力矩臂，单位为 m ω x 、ω y 、ω z = 机身轴旋转速度，单位为 rad/s ψ、θ、φ = 惯性轴到机身的欧拉角，单位为 rad ux 、uy 、uz =感知位置处的体轴速度 ux cg , uy cg , uz cg = 重心处的体轴速度 ω m = 电机速度，rad/s T d = 硬件更新延迟，惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟，OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数
通过基于模型的四旋翼无人机系统识别...
K t = 电机扭矩系数，N m/amp K e = 电机反电动势系数，V/(rad/s) V batt = 电池电压，伏特 R tt = 电机电阻（端子到端子），欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性，kg m2 D r = 转子（螺旋桨）直径，米 ρ = 空气密度，kg/m3 T = 螺旋桨推力，N Q = 螺旋桨扭矩，N m C T = 螺旋桨推力常数 C P = 螺旋桨功率常数 Ixx ，I yy ，Izz = 无人机惯性矩，kg m2 m = 无人机质量，kg L x ，L y = 从 CG 到电机的力臂，米 ω x ，ω y ，ω z = 机身轴旋转速度，弧度/秒 ψ，θ，φ = 惯性轴到机身的欧拉角，弧度 u x ，u y , u z = 感测位置处的身体轴速度 u x cg , u y cg , u z cg = 重心处的身体轴速度 ω m = 电机速度，rad/s T d = 硬件更新延迟，惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟，OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数
文凭论文- 计算机图形学|维也纳工业大学
控制人形和类动物机器人仍然是一个重大挑战。机器学习方法已经在模拟中表现良好。但模拟与现实之间的差异有时使得很难在真实机器人上获得同样好的结果。此外，学习算法需要大量的训练数据。这项工作的目的是构建一个沙箱，使模拟机器人和真实机器人能够进行比较，并支持受控和连续收集模拟和真实数据。沙箱由动作捕捉组件和模拟组件组成。动作捕捉组件负责数据收集。为此，使用了带有六个高精度红外摄像机的 OptiTrack 系统。仿真组件使用Simulink和Simscape Multibody Library实现，负责仿真数据与真实数据的探索和比较。这项工作使用了 ROBOTIS 的四足机器人，由 15 个 Dynamixel 伺服电机控制。为了将机器人集成到沙箱中，必须对其控制器进行重新编程。这简化了向机器人传输运动数据的过程，并使得远程控制机器人成为可能。然后为机器人提供反光标记及其运动
罗伯特（罗比）尼尔森
光学成像和光谱实验室（导师：Francisco Robles 博士）2021 年 4 月 - 至今 • 负责开发多光谱深紫外显微镜用于前列腺基质组织的无标记生物分子分析的项目。在六种波长下对多个根治性前列腺切除术组织学载玻片进行成像，并使用主成分分析分析多光谱图像数据，以比较健康组织与侵袭性癌症的平滑肌结构。与埃默里大学的病理学家合作评估研究结果并征求反馈意见。向 2023 年美国和加拿大病理学会 (USCAP) 年会提交了第一作者海报摘要。 • 对前列腺癌反应性基质的生物学进行了全面的文献综述。通过在数字病理图像上创建注释并向领域专家寻求有关其准确性的反馈，成功学习了如何确定前列腺癌的格里森等级和其他组织学特征。 • 从头开始独立创建整个幻灯片成像仪。编写了用于与 PCO 和 ThorLabs 设备交互的驱动程序，设计了自动对焦算法，并在 MATLAB GUI 中自动进行平铺图像捕获。 • 独立培训了两名学生操作实验室的紫外显微镜系统。 佐治亚理工学院系统研究实验室（导师：张福民博士） 2019 年 1 月 - 2021 年 4 月 • 2021 年新奥尔良美国控制会议接受的论文的合著者，该论文介绍了一种新颖的无衍生多智能体跟踪策略。 亲自负责编写和测试佐治亚理工学院 Robotarium 机器人的 MATLAB 代码，以使用 3 个智能体执行跟踪策略。 为论文撰写了实验结果部分，以记录 Robotarium 实验成功证实了控制策略数学的理论预测。 • 致力于使用 Xbee 模块和 OptiTrack 摄像头在物理 GT-MAB 飞艇上实现多智能体 2D 源搜索算法的 MATLAB 代码。 出版物
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