实时路径追踪篇 简洁漫反射

本文探讨了如何通过低差异漫反射四次方法获得高质量的降噪图像,减少了对物体的多次渲染和光线追踪计算。通过墙体漫反射过滤和一次物体方向的反射阴影处理,能在减少计算量的同时,实现简洁的墙壁效果,避免满墙物体阴影问题,提高渲染效率。

我们用低差异漫反射4次就能得到一个较好的降噪图

但是反射到物体 比如球,人物,树,

对物体划分,墙体漫反射过滤物体,如此

得到一个简洁的墙壁,通过一次对物体方向(原法向量)

得到反射阴影,只一次,

如此,就不需要几百次渲染,几次就能得到一个能看过去

的墙壁,主要是光线追踪多个方向,产生多个位置阴影

如果不是靠积分贡献,那么满墙壁都是物体阴影

我们大部分都过滤掉物体进行漫反射,还能减少

对物体的光线追踪计算量

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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