56、多用户以自我为中心的在线无监督辅助系统及盲人可穿戴RGBD室内导航系统

多用户辅助与盲人RGBD室内导航系统

多用户以自我为中心的在线无监督辅助系统及盲人可穿戴RGBD室内导航系统

多用户以自我为中心的在线无监督辅助系统

在多用户以自我为中心的在线无监督辅助系统中,当发现物体后,辅助模式会被触发。该模式会通过识别用户注视的物体,展示该物体以往的使用视频指南。这对于探索相同环境和物体的新手用户来说非常有用。目前已经有了一个完整的在线原型,未来的工作将评估辅助模式对新手用户性能的益处。

盲人可穿戴RGBD室内导航系统

视觉感知在日常生活中起着至关重要的作用,而视觉障碍会对日常活动产生诸多不利影响,如在熟悉和陌生环境中行走。研究表明,视力丧失会严重降低视障人士的行动能力,约30%以上的盲人无法自主在户外行走,同时还会增加意外受伤的风险。

传统的导盲工具,如长棍和导盲犬,虽然是视障人士常用的行动辅助工具,但都存在一定的局限性。导盲犬数量有限,每年毕业的导盲犬使用者约1500人;长棍的覆盖范围较小,具有被动性,只能在接触到障碍物时才能避免碰撞,且只能覆盖盲人身体的下部。

为了降低视障人士行动相关活动的风险并提高其行动能力,研究人员提出了电子旅行辅助设备(ETA),利用包括GPS和激光传感器等各种类型的传感器来替代白色长棍。计算机视觉能够提供丰富的周围环境信息,具有成本低、重量轻和功耗低等优点,因此适合用于开发更有效的可穿戴行动辅助设备。

本文介绍了一种基于Lee的工作构建的新型玻璃安装式可穿戴RGBD相机的视障人士导航系统。该系统由智能手机用户界面、玻璃安装式RGBD相机设备、实时导航算法和触觉反馈系统组成。

  • 智能手机界面 :通过音频和触觉反馈与系统进行有效通信。
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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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。
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