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Unity 视觉状态机

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简介：
Unity视觉状态机是一种用于管理游戏角色或对象在不同行为模式之间切换的系统，通过图形界面简化复杂的状态逻辑编程。 一个包含状态机逻辑以及状态机可视化界面的Unity包。

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  • Unity 视觉状态机
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    Unity视觉状态机是一种用于管理游戏角色或对象在不同行为模式之间切换的系统，通过图形界面简化复杂的状态逻辑编程。 一个包含状态机逻辑以及状态机可视化界面的Unity包。
     
  • Unity展示Android手机状态栏
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    本教程将详细介绍如何使用Unity引擎在开发AR或VR应用时显示Android设备的状态栏，包括操作步骤和相关代码示例。 在使用Unity开发安卓手机软件时，可以设置显示状态栏，并可以选择将其设为透明或者采用系统默认的黑色背景状态栏。
     
  • 形状识别与视觉识别-基于机器视觉技术
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    本项目探讨利用机器视觉技术进行形状和视觉识别的方法和技术，旨在提升自动化系统在制造业、物流业等领域的效率和精确度。 基于机器视觉的苹果识别及形状特征提取研究主要关注如何利用计算机视觉技术来自动检测并分析苹果的外形特点。这种方法能够提高水果分类、质量评估以及自动化采摘等领域的效率与准确性，具有重要的应用价值和发展潜力。
     
  • VINS-Mobile: 手机上的单目视觉惯性状态估计器.zip
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    本项目为手机平台设计了一种高效的单目视觉惯性导航系统（VINS-Mobile），结合相机和IMU数据进行精确的状态估计，适用于资源受限环境下的自主定位与导航。 VINS-Mobile 是一款基于手机的单目视觉惯性状态估计器。为了提升性能，在前一版本的基础上，我们将姿态输出与AR渲染速率升级到了30赫兹，并在前端实现了3D跟踪功能，从而优化了循环关闭过程。2017年5月发布的 Vins-Mono 版本是一款鲁棒且通用的单目视觉惯性状态估计器。
     
  • Unity插件：计算机视觉示例
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    本插件提供一系列基于Unity的计算机视觉示例，涵盖图像识别、物体跟踪和人脸识别等功能，适用于开发者学习与应用。 这是深度传感器示例（包括“Azure Kinect和Femto Bolt示例”、“Kinect-v2示例”等）进化过程中的下一步。不过，这个资产不是使用深度传感器作为输入，而是采用普通的网络摄像头或视频录制，并通过AI模型提供诸如深度估计、人体跟踪及物体跟踪等功能的流处理。该包包含超过30个演示场景。 角色演示场景展示了如何在项目中利用用户控制的角色；手势演示则介绍了离散和连续手势的应用方法；试衣间演示说明了如何将用户的实际身体与虚拟模特结合或融合，而背景移除演示则讲解了如何展示用户的轮廓于虚拟背景之上。所有这些场景的简要介绍都可在相关文档中查阅。 此包适用于普通网络摄像头及Unity视频播放器中的视频片段，并且可以在包括免费版、Plus版和专业版在内的所有版本的Unity中使用。
     
  • 机器视觉机器视觉
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    机器视觉是一种利用计算机模拟人类视觉能力的技术，广泛应用于工业自动化、质量检测等领域，通过图像处理和分析实现物体识别、测量等功能。 ### 机器视觉与双目立体视觉在机器人导航中的应用 #### 一、机器视觉与双目立体视觉概览 机器视觉是指使用计算机或机器来解释和理解来自传感器的图像输入，通过图像处理及模式识别技术使设备能够“看懂”并分析其环境。其中，双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支，它模仿人类双眼的工作原理，利用两台相机从不同视角捕捉同一场景，并计算出物体深度信息以构建三维空间模型。 #### 二、双目立体视觉在机器人导航中的优势与挑战 **优势：** 1. **隐蔽性高：** 双目视觉系统是一种被动式传感器，在执行特殊任务（如军事侦察）时，不会主动发射能量，从而提高了隐蔽性和安全性。 2. **灵活性和适应性：** 它可以根据环境条件灵活调整导航精度及实时性能，提供更定制化的解决方案。 3. **丰富的信息获取：** 双目视觉能提供更多关于物体深度、距离等细节的信息，帮助机器人更好地理解周围环境并做出准确决策。 **挑战：** 1. **计算延迟问题：** 处理双目立体图像通常需要复杂的算法和大量数据处理，可能造成系统响应时间较长。 2. **精确地图生成难度大：** 目前的技术还难以在保证精度的同时快速构建三维地图，这对机器人自主导航提出了技术挑战。 #### 三、关键技术 1. **数字图像获取：** 使用两个相机捕获环境的二维图像数据。 2. **噪声过滤与边缘分割：** 对采集到的数据进行预处理以提升质量，减少干扰因素并突出关键特征边界。 3. **特征提取和立体匹配：** 辨识出图像中的重要特征，并在两张图片间找到对应的点对，这是计算深度信息的基础步骤。 4. **生成深度图：** 根据上述的对应关系来确定每个像素的距离值，形成完整的深度地图。 5. **三维重建与表示方法：** 结合相机位置和深度数据构建环境模型，并采用合适的格式进行存储展示。 6. **导航算法设计：** 例如路径规划等技术，在已知的地图基础上寻找最优路线并绕开障碍物。 #### 四、研究重点及创新点 本项目关注于双目立体视觉系统的整体优化以及三维地图生成的改进。提出了一种基于任务需求和反馈机制简化处理流程的方法，以实现快速响应与导航精度之间的平衡；在构建3D模型方面，则通过深度图、原始图像对等多类型数据综合应用，采用特征反向匹配策略逐步完成点线面体转换过程，并加入坐标转换及错误校验环节确保最终地图的准确性和完整性。 #### 五、结论和未来展望 双目立体视觉在机器人导航中具有巨大潜力，特别是在未知环境中的自主探索能力和障碍物规避能力方面。然而为了克服实时性与精确建图方面的挑战，未来的科研工作需要进一步优化图像处理算法以提高效率，并开发出更高效的地图生成技术来满足日益增长的应用需求。随着人工智能和机器视觉领域的不断进步与发展，我们期待未来机器人将更加智能自主地适应复杂多变的环境条件，为人类社会带来更多的便利与价值。
     
  • 状态机和状态图
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    状态机是一种数学模型，用于描述系统如何根据输入事件从一个状态转换到另一个状态。状态图是这种抽象概念的图形表示，清晰地展示了系统的状态及其之间的转换关系，广泛应用于软件工程与计算机科学中复杂系统的建模与分析。 关于LabVIEW的状态机与状态图的讲义与案例的内容可以进行深入学习和研究。这些资源通常涵盖了如何使用状态机来设计复杂的控制系统以及通过图形化编程实现各种自动化任务的方法，非常适合希望提高LabVIEW技能的学习者和技术人员参考和实践。
     
  • 轨道交通系统状态检测中机器视觉的应用综述
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    本论文全面回顾了机器视觉技术在轨道交通系统中的应用，特别关注其对设备状态监测的作用，分析当前研究趋势与挑战。 城市轨道交通系统主要包括弓/网系统、轨道线路、车辆及车站等部分。传统的巡检方式依赖人工操作，导致检测效率低下且劳动强度大，同时自动化与智能化水平不高，这对保障城市的轨道交通运营以及推动其健康发展构成了重大挑战。
     
  • Unity中简易角色状态机的实现
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    本教程介绍如何在Unity引擎中使用简单的代码构建一个高效的角色状态机系统，帮助初学者轻松掌握角色行为切换与管理技巧。 一个简单的角色行为状态机的实现方法是将角色的状态类作为角色类的一个属性来处理，并把角色的行为拆分成多个状态子类来实现，以此降低代码之间的耦合度。
     
  • Unity中动画状态机的实现源码
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    本文章深入剖析了在Unity游戏引擎中使用C#语言进行动画状态机编程的方法和技巧，并提供了具体的源代码示例。 有限状态机（FSM, Finite State Machine）是一种设备，它具有固定数量的状态，并且在任何时刻根据输入以及预先设定好的转换规则从一个状态转移到另一个状态。这意味着在一个特定的时间点上，有限状态机会处于一种确定的状态之中。