一种基于姿态关系特征的机器人舞蹈生成方法

如何使机器人伴随着音乐舞蹈是一个有趣又有挑战性的课题,为此提出了一种自动生成机器人舞蹈动作序列的方法.采用门控循环单元(GRU)网络分别学习音乐的全局特征与舞蹈姿态关系特征之间的相关性、音乐局部特征与舞蹈动作密度特征之间的相关性,再结合舞蹈动作图,采样并规划出与节拍同步的机器人舞蹈动作.该方法适用于目前商业娱乐机器人平台上提供的规模小、风格多样的机器人舞蹈数据集.将其在优必选Alpha1S机器人平台上进行实验后发现,机器人能够根据算法生成的动作序列演绎出稳定、流畅的舞蹈;调查问卷表明,人们很难区分舞蹈片段是由该算法生成的还是由人类设计的.

基本VC和Matlab的不同测站下数据拼接程序的实现

介绍了3维激光扫描仪研制过程中,把不同测站下的点云数据进行拼接的关键技术。详细阐述了通过量测不同测站下的同名点坐标,计算出不同测站之间的姿态关系,然后把点云数据转换到一个测站,进行数据拼接的过程。并结合VC和Matlab各自的优点,很好的实现了姿态关系的解算,为后期的3维建模奠定了基础。