8、Kinect编程与创意应用指南

Kinect编程与创意应用指南

1. 点云草图分析

点云草图的输出有点像之前的RGBDemo,不过这次可以在Processing中进行操作。这个草图遵循Processing的惯例,有 setup() 函数用于设置草图使用的参数或进程, draw() 函数在草图运行时重复执行,不断绘制和重绘元素。此外,还包含导入必要库元素的语句、变量声明、将Kinect对象的数据转换为草图渲染所需形式的辅助函数,以及在草图终止时调用的 stop() 函数。

Kinect对象是与Kinect设备交互的主要接口。其相关的属性和方法大多处理深度和RGB数据,如下表所示:
| 方法 | 说明 |
| — | — |
| enableDepth() | 启用深度数据 |
| enableRGB() | 启用RGB数据 |
| getDepthImage() | 获取深度图像 |
| getVideoImage() | 获取视频图像 |
| getRawDepth() | 获取原始深度数据 |

需要注意的是,Kinect还有电机控制接口,例如调用 tilt(15) 可使Kinect倾斜到15度,但Kinect内部的电机不适合连续或频繁使用,否则会烧坏,使用时需谨慎。

2. 修改示例
  • 提高分辨率
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值