33、仿人机器人头部设计与能量收集策略探索

仿人机器人Kyle与能量收集融合探析

仿人机器人头部设计与能量收集策略探索

在科技不断发展的今天,仿人机器人头部的设计以及能量收集技术成为了研究的热点领域。本文将带大家深入了解仿人机器人头部Kyle的设计与实现,以及不同场景下的能量收集策略。

仿人机器人头部Kyle的设计与实现

Kyle是一款具有姿态投影功能的低成本仿人头部机器人,它在设计和实现过程中涉及多个关键环节。

动作单元与表情设计

为了让Kyle能够展现丰富的表情,研究人员定义了13个形状键(Shape Key),每个形状键都有对应的骨骼,并连接到一个通用框架以实现运动。随后,又定义了13个动作单元(Action Units),这些动作单元代表了面部为传递信息而执行的动作。以下是具体的动作单元、形状键和对应动作的描述:
| 动作单元 | 形状键 | 动作 |
| — | — | — |
| AU1 | 1 | 张嘴 |
| AU2 | 2 | 嘴唇上抬 |
| AU3 | 3 | 嘴唇下拉 |
| AU4 | 4 | 闭眼 |
| AU5 | 5 | 睁眼 |
| AU6 | 6 | 睁开右眼 |
| AU7 | 7 | 抬眉毛 |
| AU8 | 8 | 低眉毛 |
| AU9 | 9 | 眼部运动1 |
| AU10 | 10 | 眼部运动2 |
| AU11 | 11 | 移动颧骨 |
| AU12 | 12 | 抬眉毛 |
| AU13 | 13 | 鼻子运动 |

通过这些动作单元的组合,Kyle能够呈现出多种表情,如幸福、愤怒、悲伤和惊讶等。具体的组合方式如

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研员及从事电能质量监测分析的工程技术员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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