12、基于Beckon框架与Unity的应用开发指南

基于Beckon框架与Unity的应用开发指南

1. Beckon框架下的应用开发

在Beckon框架中,我们可以进行一系列的操作,包括运行训练任务、测试手势、将手势添加到Flash文件以及基于手势构建功能。

1.1 运行训练任务
  • 点击“Run”按钮可运行列表中的所有任务。这些任务将按顺序依次执行,每个任务完成后会立即显示结果。
  • 若任务成功结束,会显示“success”图标(对勾形状),并在列表中显示该分类器的分数;若出现错误,则显示“failure”图标(“X”形状)。
  • 双击带有任务名称的行,可查看分数的更多详细信息。
  • 可以同时运行多个训练任务,并且在当前任务运行时还能添加更多任务。只需返回之前的选项卡(Files、Gesture和Advanced),更改任何参数,然后添加新任务。需要注意的是,由于算法中应用了随机性,两次运行相同的参数可能不会得到相同的输出。若想了解更多训练选项的详细信息,请参考《Gesture Training Manual》。
  • 若关闭了Learner并想检索旧任务的参数,只需在“Files”选项卡中点击“Load”按钮,浏览到保存所需输出的文件夹,然后选择XML文件。
1.2 测试手势

对于使用上述方法创建的每个手势,都会创建并发布一个分类器。这个分类器使我们能够在Flash中使用手势。发布分类器就是将其添加到SDK中,就像我们对“leftHandUp”所做的那样。发布分类器后,我们可以使用实时相机对其进行测试,具体步骤如下:
1. 打开“Gesture Toolbox”,并切

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
评论
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