墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
600+累计阅读
639平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
首先人物需要添加collider（一般加capsule collider），然后加一个rigidbody
在人物模型上首先添加Full Body Biped IK组件，Root Node一般会自动识别出人物模型的Spine位置，并且在Scene界面会看到人物模型上显示蓝色点骨骼图，如下图所示：
然后在模型脚部的位置新建一个empty，添加grounder full body biped组件，将添加了Full Body Biped IK组件的对象拖到grounder full body biped组件的IK上
Final IK⭐一、简介及关键脚本 FullBodyBipedIK 讲解
简介及关键脚本 FullBodyBipedIK 讲解
Unity 使用Final IK实现拟真调整物体IK动画
基于final ik实现拟真ik动画 相关插件Final IK https://assetstore.unity.com/packages/tools/animation/final-ik-14290 人物模型 https://assetstore.unity.com/packages/3d/characters/humanoids/humans/ai-80561
【Unity必备插件】Final IK: 动画中的反向运动学终极解决方案
在3D动画和游戏开发中，角色的动作和姿态是至关重要的元素。为了让角色的动作看起来自然流畅，开发者们通常会使用一种称为反向运动学（Inverse Kinematics，简称IK）的技术。Final IK是一种先进的IK解决方案，它通过精确控制角色的关节和肢体，使得角色的动作更加真实和生动。
Full Body Biped IK
Full Body Biped IK 解析： Final IK includes an extremely flexible and powerful high speed lightweight FBIK solver for biped characters. Final IK 是一个基于双足行走人物的非常强大并灵活，高效率的FBIK (FullBodyIK：全身反向动力学系统) FullBo...
Unity3D Final IK 1.7角色动画插件全面解析
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Final IK 1.7是一款为Unity3D平台设计的逆向动力学（IK）插件，支持复杂的全身动画和自然动作，易于使用，性能高效，并具备自适应和模块化特性。它的推出进一步强化了角色动画制作的能力，无论是在角色交互、战斗动作还是日常行走方面，都能实现卓越的动态效果。开发者可以利用它创建更加生动和真实的动画，从而提升游戏品质和用户体验。 ...
Unity中的Final IK：实现高效逼真动画的关键技术
# 1.1 插件简介Final IK 是一个在3D动画制作中广受欢迎的逆向运动学插件，它支持多种高级全身逆向运动学解决方案，包括但不限于全身IK (FBBI)、点IK和FABRIK 算法。它被广泛应用于游戏开发、动画制作以及虚拟现实等场景，极大地提升了动画师的工作效率和动画质量。## 1.2 插件发展自从Final IK 插件问世以来，它持续更新，引入了许多创新的功能，比如VRIK的支持，专门针对虚拟现实环境。
【Unity插件】最多的插件合集
最近整理了一下文章，发现我分享了很多的插件，但是如果要查找某一款插件，还需要去搜索才能找到，很不方面，就想要将写过的所有的插件分享也好，教程也好，做一个汇总，然后这篇文章还会不断的更新，在有新的插件之后。?熟悉我的人都知道，我对插件是情有独钟，因为好的插件能极大的提高我们的开发效率，避免重复造轮子，减少开发周期，提高开发效率。?我也收集了很多的插件，也看了很多文章在分享Unity的插件，就在这篇文章将插件分享出来。?
【Chisel】2.4 时序逻辑
2.4 时序逻辑@[TOC](2.4 时序逻辑)前言寄存器（`Reg`）实例Chisel的状态函数实例2 RegNext实例3 RegInit移位器附录 显式的时钟信号和复位信号 前言 没有状态机的逻辑电路是不完整的，没有状态机的逻辑电路是不完整的，没有状态机的逻辑电路是不完整的，重要的事情说三遍。 这一节我们将要学习Chisel中的时序逻辑。在最后我们会实现一个移位器。 这里你需要知道的是，前面的这几节实际上都是对Chisel的基础语法的学习，它并不会给你带来很大的“惊喜”。Chisel真正的作用是把电路
unity脚部IK实时贴合地面，布娃娃系统
添加Full BodyBipped Ik组件，这个组件会将模型的骨骼节点都添加上去，如果报红就需要调整骨骼节点的旋转，位置，直至正常。该属性用于控制所有骨骼都收IK的影响，关闭该属性其余骨骼节点不会跟随选中的骨骼做IK运动用于绑定各部分的骨骼节点，可以手动调节Spin与Eyes手动添加其他部分的骨骼节点RootNode所有骨骼的父类Weight整体的权重设置Iterations当前骨骼节点对于其他骨骼节点影响的大小，如果调节成0，该节点不会影响其他节点。
基于Simulink的输入-输出线性化精确转矩控制
本文详细介绍了基于Simulink的永磁同步电机(PMSM)输入-输出线性化(IOL)精确转矩控制方法。针对传统解耦控制在非线性转矩特性下的局限性，通过建立PMSM非线性状态空间模型，设计IOL控制器将系统转化为线性输入-输出映射。文章包含系统原理推导、Simulink建模步骤、参数整定方法和仿真结果分析，验证了IOL在高动态、宽速域工况下的优越性能（转矩误差降低90%）。最后提出了工程实现要点和扩展应用方向，为开发高精度电机驱动系统提供了实用指导。
从婴儿学步到工业级应用：VLA的‘隐式标定‘原理通俗图解
本文深入解析VLA（Vision-Language-Action）模型的'隐式标定'原理，通过类比婴儿学习机制，揭示其如何替代传统手眼标定技术。文章对比了工业机器人传统标定与VLA数据驱动方法的差异，并可视化神经网络注意力机制，展示其在空间关系编码上的突破性进展。最后探讨了VLA在工业应用中的优势与混合架构解决方案。
Final IK 2.1使用记录（1）Full Body Biped IK
1.导入包，添加标准的人物模型（有骨骼），添加组件 Full Body Biped IK。 它会自动引用好关节。 2.稍微测试一下。 先把animator设置一下。 animator设置好后，再设置某一个关节，这里设置右手。 Position Weight设一个小值，这时候Scene会显示对应位置蓝点，点击可拖动看效果。 ...
C#实战：如何用TSCLIB.dll实现TSC打印机的状态监控与异常处理（附完整代码）
本文详细介绍了如何利用C#和TSCLIB.dll构建企业级TSC打印机状态监控与智能异常处理系统。通过解析十六进制状态码、设计高可靠性的轮询引擎以及实现事件驱动的报警机制，开发者可以打造一个稳定、可观测的打印服务，有效保障物流仓储、生产制造等高频打印场景的业务连续性。
Unity（第二十二部）官方的反向动力学一般使用商城的IK插件，这个用的不多
在骨骼动画中，大多数动画是通过将骨架中的关节角度旋转到预定值来生成的，子关节的位置根据父关节的旋转而改变，这种构建骨架的方法被称为正向动力学。反向动力学（Inverse Kinematic，简称IK）是一种通过子节点带动父节点运动的方法。与之相反，反向动力学是根据骨骼的终节点来推算其他父节点的位置的一种方法。在 Unity中，使用反向动力学需要在状态机中开启 IK 设置。
Power BI实战：从数据清洗到可视化报表的完整流程
本文详细介绍了使用Power BI进行数据分析的完整流程，从数据获取、清洗整理到建模与可视化。通过实战案例，重点讲解了连接MySQL数据库、使用Power Query进行数据清洗、利用DAX创建核心度量值以及设计交互式报表的关键步骤与技巧，帮助用户高效完成从原始数据到专业可视化报表的转化，实现数据驱动决策。
ORACLE 12C RAC 启动报错，错误代码 ORA-27300，ORA-27301，ORA-27302
非一体机，12.2 无任何补丁，2套X86服务器，1节点集群异常（数据库正常，还有会话），2节点正常工作，负载不高，硬件、空间均未检查到异常，多路径存在掉线的情况，但通过Mulitpath -ll 看又是正常的，2根私有网络，其中一根不同，sysctl中配置的稀疏模式。5、再次加成crs alert ohas等集群日志，以及根据现象和错误再次到后台sr中查找可用信息，发现有一个类似问题，12.2 RAC 无任何补丁，报同样错误，解决方案为重启两套服务器。查询MOS文档以及后台文档，排除上面指出的问题。
【免费下载】 Unity Final IK 2.1 插件包：解锁复杂动画的利器
Unity Final IK 2.1 插件包：解锁复杂动画的利器 【下载地址】UnityFinalIK2.1插件包介绍 本仓库提供了一个名为 **Unity Final IK 2.1 插件包** 的资源文件下载。该插件是专为 Unity3D 开发的一款强大的 IK（反向运动学）动画插件，适用于机械臂反向运动模拟等复杂动画...
ESP32-IDF开发之旅 网络篇⑩ Web配网
本文介绍了基于ESP32S3的Web配网实现方案。作者通过移植开源项目，在ESP32S3上实现了WiFi配置功能，包括AP模式创建、HTTP服务器搭建、NVS存储读写等核心功能。文章详细解析了代码结构，包含WiFi初始化、事件处理、NVS存储管理和HTML页面服务等关键模块。实现方案采用AP+STA双模式，支持通过网页扫描WiFi并保存配置信息，适用于物联网设备的网络配置场景。代码中使用了FreeRTOS任务、ESP-IDF事件组等技术，并提供了完整的错误处理和日志记录功能。
Unity插件学习之Final IK：(一)Full Body Biped IK的简单使用
帮助大家快速简单上手FinalIk
[网络安全提高篇] 一二〇.恶意软件动态分析经典沙箱Cape批量提取动态API特征
这是作者网络安全自学教程系列，主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友们学习，希望您喜欢，一起进步。前文详细介绍动态分析沙箱Cape的安装过程，其是一个开源的自动恶意软件分析系统，通过自动运行和分析恶意软件，全面分析和提取恶意软件的关键特征。然而，当样本数量增加时，单个样本分析会降低效率。这篇文章将讲解如何实现Cape沙箱的批量分析，通过调用Python脚本文件来实施批量处理，并将分析结果存储在指定位置，最后补充submit.py的参数及Python调用方式。基础性文章，希望对您有帮助！
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
unity3d的ik2.Grounder Full body Biped组件
Grounder Full body Biped组件是用来检测人走路时，比如前方有楼梯就会踏上楼梯 注意也要添加FullBodyBiped IK组件，不然Grounder Full body Biped将不会生效，偶然发现不知道为什么 将Animator中的Forward设为0.5，让人物动起来 Layers选择Everything,就会开始检测前方是否有物体并踏上 如果选nothing，则不检测当它不存在，如下 Max Step:最大抬脚高度 height offset：踩上去之后离楼梯面的高度，0
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
Unity3D IK解算器技术分析
在Unity3D中，逆向运动学（IK Solver）是实现角色动画自然交互的核心技术之一。对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
unity 之Final IK实际开发中的应用
final IK 保姆级教程
FinalIK手册之FullBodyBipedIK
Main Relative Position 会得到对应的另一个对应的身体部位的动作是否强烈 即相对位置 比如一只胳膊和另一只胳膊的相对位置。BendGoal 用于肢体向物体弯曲 可以写一个空对象 然后将其弯曲 然后还需要调整BendGoal Weight的权重 来看到效果。小知识:机械体膝盖为侧向方向 反关节机器人是后弯 人类的膝盖方向是向前的。└── Bend Goal（一个小的 transform）而下面的Use Thighs会使臀部更容易跟随人物。Body Weight 可以获取到全身的动作。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1217
扫一扫
