58、探索 Polly:可穿戴远程呈现系统的创新之旅

探索 Polly:可穿戴远程呈现系统的创新之旅

1. 引言

在远程呈现技术的发展进程中,为用户提供身临其境的远程体验一直是追求的目标。Polly 作为一款可穿戴远程呈现设备,旨在以相对较低的成本,让远程用户获得高质量的视频体验,并实现灵活的视角控制。本文将深入探讨 Polly 的设计演变、用户界面、使用模式以及本地与远程参与者之间的交互等方面。

2. 相关工作对比

在介绍 Polly 之前,先了解一下其他相关的远程呈现系统,有助于更好地理解 Polly 的独特之处。以下是几种常见系统与 Polly 的对比:
| 系统名称 | 特点 | 与 Polly 的差异 |
| — | — | — |
| Drugge 等人的系统 | 由头戴式显示器(HMD)和头戴式相机组成 | 远程参与者无法像使用 Polly 的云台那样改变视角方向,控制程度较低 |
| Mayol 等人的系统 | 可将相机方向与佩戴者身体姿势解耦,但基于主动视觉控制 | 控制范式不是远程控制,与 Polly 不同 |
| Google Glass 或 Tele - actor 系统 | 可进行视频流传输 | 远程用户无法直接控制视角 |
| MH2 | 肩扛式人形远程呈现机器人,注重传达远程参与者的手势和姿势 | 基于物理表征,而 Polly 通过智能手机显示远程参与者的相机图像来代表其本人 |
| TEROOS | 肩扛式可穿戴远程呈现系统,使用可由远程操作员控制的伺服电机 | 相机平台未稳定,行走时视频质量低;采用抽象的化身概念,而 Polly 直接展示远程操作员可能更具优势 |
| MeBot | 小型有表现力的机器人设备,包含显

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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