3、Kinect for Windows SDK开发指南

Kinect for Windows SDK开发指南

1. Kinect SDK发展与概述

在过去,一些需要整合RGB和深度数据的项目,由于libfreenect的局限性,开始转向PrimeSense提供的OpenNI技术栈。不过,没有微软研究院的关键技术,使用OpenNI进行骨骼跟踪时,仍需摆出尴尬的T字姿势来初始化骨骼识别。

2011年6月17日,微软终于在像MIX这样的活动上展示数周后,以非商业许可的方式向公众发布了Kinect SDK测试版。正如承诺的那样,它包含了无需初始姿势的骨骼识别算法,以及使Kinect语音识别系统在大房间中工作所需的AEC技术和声学模型。从此,每个开发者都能使用微软内部开发计算机Kinect应用程序的相同工具。

Kinect for Windows SDK是一组库,它允许我们在各种微软开发平台上使用Kinect传感器作为输入来编写应用程序。借助它,我们可以编写WPF应用程序、WinForms应用程序、XNA应用程序,甚至经过一些工作,还能编写运行在Windows操作系统上的基于浏览器的应用程序。不过,奇怪的是,我们不能使用Kinect for Windows SDK创建Xbox游戏。开发者可以将该SDK与Xbox Kinect传感器配合使用。但要使用Kinect的近模式功能,则需要官方的Kinect for Windows硬件。此外,商业部署也需要Kinect for Windows传感器。

2. Kinect硬件理解

Kinect for Windows SDK利用并依赖于Kinect设备所有计划版本中包含的特殊组件。为了理解SDK的功能,首先了解与之交互的硬件很重要。Kinect组件的光滑黑色外壳包

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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