17、焊接动作与混合现实、WebRTC技术的研究进展

焊接动作与混合现实、WebRTC技术的研究进展

焊接动作中打瞌睡状态分析

在焊接工作里,打瞌睡状态和注意力姿势的检测极为关键,它关乎着工作的安全与质量。通过对焊接动作的分析,能够有效识别操作人员的状态。

在打瞌睡状态检测方面,有相关的可视化结果。借助对眼睑运动和姿势的识别,可判断操作人员是否处于打瞌睡状态。从实验结果来看,该检测系统具有较高的准确性。例如,在对不同身体朝向(左、前、右)相对于UVC相机的注意力姿势检测中,三种模式的准确率都高达约95%。

这个检测系统具备诸多优势:
- 能够基于目标识别和姿势估计,在焊接过程中进行危险检测。
- 打瞌睡状态检测的可视化结果表明,该系统是行之有效的。
- 可以为初学者和残疾人安全学习焊接技术提供支持。

混合现实空间中多用户虚拟对象共享系统的开发

近年来,混合现实(MR)技术备受瞩目。它能让用户利用MR设备将虚拟对象叠加到真实空间中。研究人员开发了一种虚拟对象共享系统,该系统可使多个用户共享叠加在真实空间中的虚拟对象。

系统配置

在这个系统中,多个佩戴Microsoft Holens2的用户可以在真实空间中放置虚拟对象并进行共享。同时,用户之间还能通过语音通话进行交流。虚拟对象的位置、大小和方向等信息可以在多用户之间共享,并且可以对其进行替换和颜色更改操作。

虚拟对象的放置与删除
  • 放置 :用户通过虚拟菜单选择要放置的虚拟对象,所选对象会出现在用户前方。用户还可以通过手势抓取来改变虚拟对象的位置、大小和方向,借助Hololens
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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