Sony告诉我们普通人也能变身蜘蛛侠

Sony告诉我们普通人也能变身蜘蛛侠
1997年,当《泰坦尼克号》播出后,除了感动和震撼,大家应该还惊叹于用Linux处理的电影是多么的真实。

  现在看来,这没什么大不了的,Sony联手英国的Studio Output及Marshmallow Laser Feast,利用Playstation Move控制器,Eyetoy摄像机,投影仪拍出了一组叫做“电影充满房间”的短片,展现了一个机器人从沙发飞到摩天大楼,作战怪兽的场景,没有任何计算机后期制作与特效处理,而画面却相当真实。

  这个短片就是要告诉人们:在一个房间中感受如《蜘蛛侠》般的旅程是有可能的。所以StudioOutput希望将这种技术用于家庭娱乐而不仅仅是广告,增强现实技术的运用将会越来越广。

  连索尼自己也被这个短片震到了,图片中的人仿佛不用离开沙发就经历了一连串的梦幻场景,很难分清真实与虚拟的界限。

  相信大家也听说过,这种技术叫做投影连接映像(projection mapping),如今在广告业用的比较多,但效果总是受限于一个可视的的单一静态点,但索尼的这个短片中就不会出现这种情况,那他们是如何制作的?

  索尼合作团队利用索尼的Playstation Move制作一个视频,然后将Steadicam稳定器连接到几台与场景中的Eye Toy摄像机同步的Playstation Move控制器,追踪摄像机的移动来调整飞行中的背景图像的角度,剩下的工作就交由一些小道具和荧幕操作了。

  Via Gizmag

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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