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OpenSim Models: SimTK OpenSim模型(.osim)及相关示例文件-源码

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简介：
本项目包含OpenSim模型（.osim）及其相关示例文件，旨在为生物力学研究和运动分析提供支持。所有资源均以开源形式共享，便于用户学习与开发。 OpenSim模型是与OpenSim应用程序一起分发的文件（.osim），并包含相关示例文件。

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  • OpenSim Models: SimTK OpenSim模型(.osim)及相关示例文件-源码
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    本项目包含OpenSim模型（.osim）及其相关示例文件，旨在为生物力学研究和运动分析提供支持。所有资源均以开源形式共享，便于用户学习与开发。 OpenSim模型是与OpenSim应用程序一起分发的文件（.osim），并包含相关示例文件。
     
  • OpenSim自行车模型与示例文件-源码
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    OpenSim自行车模型与示例文件-源码提供了用于OpenSim平台的自行车动力学模型及配套示例代码，便于用户进行仿真实验和二次开发。 OpenSim自行车模型是一种6自由度的自行车动力学模型，由罗斯·威尔金森（Ross Wilkinson）博士为OpenSim构建。尽管车身无质量，但车架几何形状仍能产生相对准确的动力效果。每个车轮、曲柄和转向管都包含一个自由度，并使用MATLAB-OpenSim API进行开发。 该模型包含了鞍座、踏板、把手以及轮胎的接触几何设计，可用于在OpenSim中对站立式自行车进行前瞻性分析。然而，模型目前缺少动力传动系统或联轴器连接曲柄与后轮运动。此外，车轮接触区域需要从单一球体更改为一系列围绕轮胎表面的球体。 当前版本中的车身质量尚未包含在内，但提供了用于构建和编辑模型参数的相关文件及MATLAB脚本。该自行车模型最近一次更新日期为2020年3月4日。
     
  • OpenSim：与OpenSim相关的脚本
    优质
    简介：OpenSim是一款开源模拟平台，用于创建和管理虚拟世界。这段内容将介绍如何编写适用于该平台的脚本，以增强功能性和用户体验。 本节包含我在基于OpenSim的虚拟环境中使用的作品。我已经将文件夹中的脚本组织到了与In-World合作的对象相关的文件夹中。这些脚本是为与OpenSim v0.7.6一起使用而编写的，并且已经过测试，可在v0.8及以上版本上运行。每个文件夹都包含其项目特定的信息，而且脚本也有所注释。 我对评论并不大感兴趣...这些作品根据GPL v2.0提供。如果您有任何疑问，请通过以下方式与我联系：电子邮件或Skype（用户名为zacharythetech）。您也可以在Super Dimension Fortress拨打电话并留言（分机1727）以获取更多信息。
     
  • OpenSim-4.0-Win64
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    OpenSim-4.0-Win64 是一款适用于Windows 64位操作系统的开源模拟软件，为用户提供了强大的虚拟环境构建和管理功能。 OpenSim是一个免费提供的软件系统，允许用户构建、交换和分析肌肉骨骼模型及动态模拟运动。
     
  • OpenSim外部几何模型的导入
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    本文章介绍了如何在OpenSim软件中导入外部几何模型的方法和技巧，帮助用户更好地进行生物力学模拟与分析。 在OpenSim自带的leg6dof9musc文件中为单腿增加两个附加部件，并将其附着在腿部上。
     
  • OpenSim-4.2-win64.exe.7z
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    这是一个Windows 64位操作系统的压缩文件，内含OpenSimulator 4.2版本的安装程序。解压后可进行OpenSimulator的本地部署与运行。 [OpenSim 4.2 MAR 14, 2021]本次升级带来了新的功能，用于处理惯性测量单元（IMU）数据，并实现了与OpenSim-Moco的集成及互操作性。此外还修复了一些错误并进行了多项改进。
     
  • MATLAB分时代码-OpenSim IMU Tracking：利用OpenSim 4.0 API追踪IMU方向
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    本项目使用MATLAB与OpenSim 4.0 API结合，实现对惯性测量单元（IMU）数据的实时处理和人体运动捕捉的方向追踪。通过精确解析IMU信号，提供高效且准确的姿态估计解决方案。 `opensimIMUTracking` 是一个用于在 OpenSim4.1 中对最新的 IMU 跟踪方法进行原型设计、测试和开发的 MATLAB 代码。该代码主要面向熟悉 OpenSim 和 Simbody API 并且精通 MATLAB 的高级用户。 此代码提供了几个有用的示例，展示了如何将 IMU 数据转换并在 OpenSim 模型的跟踪算法中使用它；如何处理 Simbody 四元数和旋转矩阵；以及如何轮换数据并生成新的数据表。此外，还演示了如何利用 `InverseKinematicsSolver` 创建（某种程度上）自定义的逆运动学解决方案，并展示了在 MATLAB 类结构中的编码方法。 要在本地运行该代码，您需要使用最新版本的 OpenSim (当时为 4.1) 构建 C++ 代码。请注意，这里有些函数和类在 OpenSim4.0 中不可用，因此您可能需要等待 4.1 版本的 beta 发行版或自行构建。 虽然该存储库中的功能和方法已经集成到 OpenSim 中，并且您可以直接使用这些工具而无需了解原型代码的具体细节。然而，对于那些对底层工作原理感兴趣的人来说，这段代码提供了一个很好的起点。
     
  • 将IMU数据输入到OpenSim中
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    本项目介绍如何将IMU（惯性测量单元）的数据集成至生物力学模拟软件OpenSim中，以增强运动分析和人体动力学研究的准确性。通过精确的姿态追踪和动作捕捉，提升科研与临床应用的价值。 IMU数据可以通过OpenSense转换成OpenSim支持的数据形式，并进行逆运动学分析（IK）。详情请参考相关文献或教程。如有问题，请直接在平台上留言交流。
     
  • MapReduce代码示例及其相关文件
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    本资源提供详尽的MapReduce编程实例及所需辅助文件，涵盖从环境搭建到实际案例解析全过程，适合初学者快速入门和掌握关键技术。 学习map和reduce的工作原理，并掌握排序、分组及分区设置的详细方法，附有详细的注释以便于理解和实践，非常适合初学者进行练习。
     
  • DNN模型相关文件.rar
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    本资源包包含深度神经网络(DNN)模型的相关文件，适用于研究与开发工作，内含预训练模型、配置参数及数据集等。 在OpenCV的深度神经网络(DNN)模块使用GoogleNet模型进行图像分类需要三个文件：bvlc_googlenet.caffemodel、bvlc_googlenet.prototxt和synset_words。