77、婴儿基于模型的运动跟踪与植入式视觉假体的计算机视觉系统

婴儿基于模型的运动跟踪与植入式视觉假体的计算机视觉系统

婴儿基于模型的运动跟踪

在婴儿运动跟踪的研究中,提出了一种基于模型的方法,用于对婴儿进行 3D 运动跟踪。

模型构建

该研究使用的模型通过几何形状的组合来表示婴儿身体,利用颜色区分左右身体部位(红色代表左侧,绿色代表右侧)。身体中心应是婴儿最静止的部分,而外肢的运动更为明显。在处理身体部位的层次连接时,使用简单的旋转和平移来确定几何形状的方向和位置。为了更好地描述旋转,采用轴角表示法而非全局坐标系中的欧拉角,因为每个关节的局部坐标系会根据父关节发生变化。给定旋转轴 ω 和旋转角度 θ,旋转矩阵可通过以下公式计算:
[R = I_3 + \hat{\omega} \sin \theta + \hat{\omega}^2 (1 - \cos \theta)]
其中,$I_3$ 是 3×3 的单位矩阵,$\hat{\omega}$ 是向量 ω 的反对称矩阵。

身体部位 参数
胃部 旋转、位置
头部 旋转
左上肢 旋转
右上肢 旋转
左下肢 旋转
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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