9、实时3D角色的动态平衡与行走

实时3D角色的动态平衡与行走

1. 引言

在许多沉浸式游戏中,玩家控制的角色需要与游戏场景进行交互。这些角色通常以人类形态呈现,玩家对人类在特定物理环境中的行为和动作有一定的认知,因此角色的意外或受限行为很容易被察觉。如何确保玩家控制的角色既具有足够的表现力以满足游戏需求,又能保持自然逼真的动作,是一个具有挑战性的研究问题。

目前,实现角色运动的方法主要有两种:
- 数据驱动方法 :通过动作捕捉获取关键帧用于动作参考,或由艺术家创建特定的动画风格。增强的布娃娃模型可用于在预设动画之间进行融合,以实现平滑的动作。然而,这种方法具有局限性,如果动画未预先计算,可能无法实现某些动作,从而限制了游戏玩法。
- 物理控制方法 :基于角色的物理属性和反馈控制原理生成动画。但这种方法的动作逼真度不如数据驱动方法,原因在于角色实现动画目标的方式可能与人类不同,并且实时求解非平凡方程以计算运动所需的计算量较大。

在很多情况下,会将数据驱动和物理控制方法相结合。例如,角色在不平坦表面(如楼梯)上摔倒的动作通过物理实现,而上肢运动(如伸手)则可以通过艺术家指导的动画实现。这种方法虽然表明单纯的物理方法可能不足以实现逼真的动作,但如果游戏要提供完全自由的交互,物理方法是唯一可行的途径。

本文探讨了一种纯物理控制方法,用于实现实时渲染的逼真人类运动。关键在于模拟人类运动时,不仅要重现适当的物理运动,还要添加平衡控制器以实现姿势对齐。该技术受到理论机器人学中使用倒立摆进行此类操作的启发,通过将模型从二维扩展到三维并实现实时渲染,展示了在受到外力作用时,角色在姿势方面更接近人类的运动方式。 </

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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