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飞行中的创造力 - Vicon
三个空间中最新的一个是室内飞行实验室，其占地面积为 2000 平方英尺，拥有 56 台摄像机、投影系统和风模拟设备，不过这三个实验室都配备了各自的先进技术。这些设施是各种项目的所在地，从有趣的项目到具有开创性的项目，实验室经理 Lee Whitcher 都亲眼目睹了这些项目。Whitcher 与 Vicon 谈论了他在实验室中使用动作捕捉技术的六个最有趣的项目。
VICON：愿景中文本运算符网络多...
内部上下文运算符网络（图标）是使用几种射击的，内部的方法来学习不同类型PDE的操作员。al-尽管它们对各种PDE的成功概括，但现有方法将每个数据点视为一个令牌，并且在处理密集数据时会遭受构成效率低下的效率，从而限制了它们在较高空间尺寸中的应用。在这项工作中，我们提出了视觉中文本运算符网络（VICON），并结合了Vi-Sion Transformer架构，该体系结构有效地通过贴片操作来有效地填充2D函数。我们在三个流体动力学数据集上评估了我们的方法，这既证明了卓越的性能（将重新验证的L 2误差降低了40％和61。分别用于可压缩流的两个基准数据集和计算效率（仅需要每帧的推理时间的三分之一）在长期推出预测中与当前的最新序列到固定时间序列模型相比，具有固定时间段的序列模型：多个物理学预测（MPP）。与MPP相比，我们的方法保留了内部文化运算符学习的本元素，在处理不合格的框架计数或变化的时间段值时，可以实现柔性上下文形成。
运动分析核心设施
Grail Lab，BRB 103 VR实验室是一个1,462英尺2个空间，主要具有步态实时分析交互式实验室（Graiail）（Motek，Amsterdam，荷兰）。它与14个用于3D运动跟踪的摄像机集成在一起，高清摄像机（Vero/Bonita，Vicon，Vicon，Okford，UK，UK）和一个乐器跑步机（完全乐器的跑步机，Bertec Corp.，Columbus，Columbus，OH，OH，USA）。跑步机是一种分裂的设计，左右腿有轨道。力是用每条皮带下方的六个DOF力平台以及两个扶手测量的。虚拟环境是由前投影系统创建的，并显示在具有四个投影仪的180度屏幕和地板上（一个具有4000流明亮度的Optoma TX774和2500：1的对比度和3个Barco F50，具有5000流明和5000流明和5300：1的对比比）。可以使用计算机辅助设计（CAD）软件内部创建虚拟环境，也可以从Motek获得。该系统包括一个A/D板和机械继电器盒（Phidgets Inc，加拿大卡尔加里），以与其他系统连接大杯。
Pelican 四旋翼飞行器的 PD 和反步控制实时设置
近年来，四旋翼飞行器控制设计研究迅速增多。四旋翼飞行器的线性控制器设计已在多项工作中实现，如线性二次调节器 (LQR) 和比例积分微分 (PID) (Khatoon 等人，2014) (Reyes-Valeria 等人，2013)。非线性控制设计也已通过不同的技术实现，如反步法 (Das 等人，2009)、滑模 (Runcharoon 和 Srichatrapimuk，2013) 和反馈线性化 (Saif，2009)。(Castillo 等人，2005) 将非线性控制算法与 LQR 控制律的性能进行了比较。结果显示，线性控制器应用于非线性系统时，响应不稳定，而非线性控制器则显示稳定响应。(Gomes 等人，2016) 使用 AR.Drone 四旋翼飞行器和 Vicon 运动捕捉系统跟踪移动目标，并使用比例微分 (PD) 控制器进行线性定位。(Mashood 等人，2016) 展示了两架 AR.Drone 使用 VICON 系统和 MATLAB/SIMULINK 进行反馈和控制实现，沿平方路径飞行的实验结果。这可以通过 AR Drone Simulink 开发套件 (ARDSDK) 实现。(Campbell 等人，2012) 展示了四旋翼飞行器自动驾驶仪的设计和实现，使无人机能够起飞、从一个位置移动到另一个位置并降落在所需位置 -
使用 PD 和反步控制对 Pelican 四旋翼飞行器进行实时设置
近年来，四旋翼飞行器控制设计研究迅速增多。四旋翼飞行器的线性控制器设计已在多项工作中实现，如线性二次调节器 (LQR) 和比例积分微分 (PID) (Khatoon 等，2014) (Reyes-Valeria 等，2013)。非线性控制设计也已通过不同的技术实现，如反步法 (Das 等，2009)、滑模 (Runcharoon 和 Srichatrapimuk，2013) 和反馈线性化 (Saif，2009)。 (Castillo 等，2005) 将非线性控制算法与 LQR 控制律的性能进行了比较。结果表明，线性控制器应用于非线性系统时响应不稳定，而非线性控制器则表现出稳定的响应。 (Gomes 等人，2016) 使用 AR.Drone 四旋翼飞行器和 Vicon 运动捕捉系统跟踪移动目标，并使用比例微分 (PD) 控制器进行线性定位。 (Mashood 等人，2016) 展示了两架 AR.Drone 沿平方路径飞行的实验结果，使用 VICON 系统和 MATLAB/SIMULINK 进行反馈和控制实现。这可以通过 AR Drone Simulink 开发套件 (ARDSDK) 实现。 (Campbell 等人，2012) 展示了四旋翼飞行器自动驾驶仪的设计和实现，使无人机能够起飞、从一个位置转移到另一个位置并降落在所需位置。
压力服 (EVA) 的运动范围 (ROM) 分析...
压力服（EVA 和 LES）设计。与阿波罗计划中使用的测角仪和 2D 静态摄影方法相比，过去二十年，随着 3D 运动捕捉的使用，评估宇航服 ROM 的方法有了显著的进步。这些方法更准确地模拟了宇航服（例如）对标称人体 ROM 和伸展范围的限制。目前评估宇航服 ROM 的研究方法利用 Vicon 相机系统跟踪放置在执行运动序列的受试者身上的反射标记，然后将其识别为 3D 空间中的坐标点。德克萨斯 A&M 大学的航空航天人体系统实验室 (AHSL) 开发了一种利用 3D 摄影测量扫描仪可视化和分析 ROM 和伸展体积包络的新方法。具体而言，使用 10 相机扫描系统以每秒 10 张图像的速度捕捉人体受试者的 20 秒运动序列，从而产生 200 张 3D 图像。结合支持计算机程序，任何人体测量兴趣点都可以在人体或防护服扫描图上标注出来，进行协调，自动跟踪整个运动序列，然后绘制成图表，以分析受试者在未穿防护服、未穿防护服加压和穿防护服加压配置下的伸展和 ROM。理论上，这种方法可以模拟任何尺寸的受试者在任何防护服尺寸下的表现下降。将这种策略应用于未穿防护服的扫描人体
AI-Smartphone无标记运动捕获反转跳动期间髋关节，膝盖和踝关节运动学的运动
f i g u r e 1 Vicon标记（前后）用于反射标记（A）：右前头部RFHD，左前头部LFHD，左后头LBHD，左后头LBHD，右后头RBHD，Clavicle Clav，Clavicle Clav，Clavicle clav，serternum strn，c7，C7，C7，C7，c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee，左脚趾ltoe，右大腿Rthi，右膝盖rkne，右胫骨rtib，右脚踝等级，右脚跟Rhee和右脚趾rtoe； SBSQ置（B）的标记模型由24个解剖键组成组成，结合成骨骼模型：0：骨盆中心，1：中心左髋关节，2：右臀部中心臀部，3：下脊柱，4：左膝盖中心，4：左膝盖，5：右膝盖的中心，6：中心，7：中心，7：左中间：左左：左：左：左：左：8：左：脚趾，11：右脚趾的中心点，12：脖子，13：左锁骨中心点，14：右侧锁骨中心点，15：头部中心，中心，16：左肩关节中心：17：右肩关节中心，右肘接头，18：左肘接头中心，19：右肘中心，右肘关节中心，20：20：左手腕的中心：左手腕的中心，21：左手腕的中心，左右22：左侧的中心：左侧的右侧孔右侧和23：23：23：23：23：23：23：23：23：23：
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。