3dmm姿态参数

——摘自2005年第五、六期航空模型F3A飞行课堂—------P3A-2动作段志勇F3A有多套动作，其中坐图形和难度有很大的区别。

但所有的动作基础是：滚转动作、圆动作、角动作、方动作、三角动作。

这些动作的各种结合，变出各种不同的图形。

最初级的一套组合动作就是P3A-2，这也是全国青少年锦标赛以及业余航模选手比赛常用的一套动作，包括：起飞、殷麦曼、内筋斗、倒飞直线、古巴8字、横滚、礼帽、双向横滚、眼镜蛇横滚，着陆10个动作。

从本期开始将陆续介绍这套动作的设备调整、飞行要领以及注意事项等一、起飞对于起飞，很多朋友都认为很简单，不就是加大油门拉杆吗？其实不然，这个动作也有着严格的要求。

因为起飞动作是完成整套动作的开始，也是展示飞行技术的第一个动作，决定着裁判对你飞行技术的第一印象，所以不要忽视它。

起飞动作：模型直线滑跑5米以上，柔和离陆，以小角度爬升到约50米的高度做90°转弯；接着反方向做270°转弯，进入直线飞行。

动作要领：滑跑起飞要保持直线；经过一定的滑跑距离后，模型飞机柔和离地，并以25°～30°的角度爬升；到达航线高度后，进入水平标准转弯程序：模型飞机要先向外转90°，再反方向转270°，进入标准航线。

完成这个动作并不是难，但大家一定要注意控制好飞行的速度。

起飞时，油门加到最大；当模型飞机离地后，应慢慢收油门杆至合理的飞行速度。

做90°和270°转弯时，一定要非常柔和并准确，尽量不使用方向舵转弯（防止出现侧滑，影响轨迹，使动作质量下降）。

在转弯的过程中要避免机翼多余的晃动，特别是90°转弯以后，模型应向外水平直线飞行一段距离，以留出足够的空域完成反向270°转弯。

通过这两个转弯，将模型飞机控制到前方120～150米，高度30～50米的标准航线。

在完成270°的转弯后的空航线中，要特别注意：由于所处海拔高度、温度不同等原因，模型飞机的水平飞行会发生变化。

CARD 1: MODTRN, SPEED, MODEL, ITYPE, IEMSCT, IMULT, M1, M2, M3, M4, M5,M6, MDEF, IM, NOPRNT, TBOUND, SALBFORMAT (2A1, I3, 12I5, F8.3, F7.0)1. MODTRN = 'T', 'M' or blank 选择MODTRAN波段模式（光谱分辨率1cm-1）= 'C' or 'K'MODTRAN相关k选项（仅进行IEMSCT＝1和2辐亮度模式计算；计算更精确但速度慢）= 'F' or 'L' 选择LOWTRAN波段模式（光谱分辨率20cm-1）2. SPEED = 'S' or blank‘slow’相关系数k选项，每个光谱间隔（1cm-1或15cm-1）使用33个吸收系数（k值）= 'M' 'medium'相关系数k选项（17个k值）3. MODEL = 0 仅指定一定海拔高度上的气象参数（常压，仅水平路径，查看CARDs 2C, 2C1, 2C2, 2C2X, and 2C3）＝1 热带大气（北纬15度）＝2 中纬度夏季大气（北纬45度，7月）＝3 中纬度冬季大气（北纬45度，1月）＝4 亚北极区夏季大气（北纬60度，7月）＝5 亚北极区冬季大气（北纬60度，1月）＝6 1976年美国标准大气＝7 用户提供大气数据（查看CARDs 2C, 2C1, 2C2,2C2X, and 2C3）4. ITYPE大气路径类型ITYPE＝1 水平路径（气压为常数）＝2 两个海拔高度间的垂直或倾斜路径＝3 从某一海拔高度到空间的垂直或倾斜路径5. IEMSCT程序运行模式IEMSCT＝0 程序仅计算路径的透射率＝1 计算路径的透射率和辐亮度＝2 计算大气辐亮度和太阳/月亮散射辐亮度（如IMULT=0，仅包括太阳辐亮度单次散射）＝3 计算太阳/月亮直射辐照度6. IMULT决定多次散射IMULT＝0 不考虑多次散射＝1 考虑多次散射，大气内部的应用通常推荐此设置＝-1 考虑多次散射，主要应用于卫星传感器高度处的模拟（除非ITYPE=3或H2≥0，H2是路径末端的海拔高度）只有IEMSCT＝1或2时，才可以选择多次散射。

APM固定翼调参以下内容翻译自/plane/docs/roll-pitch-controller-tuning.html 内容作为本人外场飞行时所携带的飞行手册之用。

//-------------------------------分割线-------------------------------固定翼飞机和多旋翼相比，优劣互现。

由于固定翼与生俱来的无动力滑翔能力，它们在空中飞行时能一定程度容忍误操作和机械故障。

此外，固定翼能消耗相对较少的能量来实现大载荷的远距离飞行。

每一次飞行前：切换到FBWA 模式，手动倾斜飞机确认舵面反馈方向正确。

另外确认舵面动作和摇杆一致。

水平角度较准：关键参数是 AHRS_TRIM_X 和 AHRS_TRIM_Y ；每0.01 表示 0.6度，如果左倾斜，X调大，如果俯冲，Y调大解锁时的油门输出：ARMING_REQUIRE=1时，输出值为RC3_MIN；ARMING_REQUIRE=2时，停止向油门输出脉冲。

飞行模式：MANUAL：手动模式STABILIZE：松摇杆时自稳（更推荐FBW）FBWA：副翼摇杆控制转向，俯仰自动保持，最大横滚角度LIM_ROLL_CD，最大俯仰角LIM_PITCH_MAX/LIM_PITCH_MIN，高度依旧由油门（极限值THR_MINTHR_MAX）和升降舵控制（目前最流行的飞行模式）FBWB：相比A模式，增加定高功能，高度由升降摇杆控制，空速由油门摇杆控制。

最大爬升率由FBWB_CLIMB_RATE指定，默认为2m/s。

如果安装空速计，则油门摇杆控制的空速范围是ARSPD_FBW_MINto ARSPD_FBW_MAXCRUISE：巡航模式，相比FBWB，增加了锁向功能，适合远距离FPV飞行。

实际运作中，该模式将自动设定一个当前方向上一公里外的地点作为下一个Waypoint，因此具备抗侧风等外界干扰的功能。

方向舵摇杆能改变航向且保持机翼水平。

3ddfa 解读-回复3ddfa（3D Dense Face Alignment）是一个面部关键点检测的模型，主要用于对面部进行三维重建和姿态估计。

它通过使用张量计算和深度学习技术，可以将平面图像中的面部特征点映射到三维空间中。

在传统的面部关键点检测方法中，通常使用二维关键点检测方法，如Dlib 或OpenCV等。

但是，这些方法只能提供二维平面上的关键点位置信息，并无法恢复出面部的三维结构和姿态。

而3ddfa则通过学习大量的面部数据，可以更加准确地获取面部的三维信息。

首先，3ddfa通过使用深度学习网络来学习面部特征和关键点的表示。

它使用了深度卷积神经网络（DCNN）来提取面部图片的特征信息，并使用全连接层来预测面部的关键点位置。

这些预测的关键点位置不仅包含了二维平面上的位置信息，还包含了面部的三维信息。

接下来，3ddfa使用一种称为Shape Regularization的技术，来约束和优化面部的形状和姿态。

具体来说，它通过最小化预测关键点位置和真实关键点位置之间的误差来进行优化。

另外，它还使用了形状正则化项，来限制面部形状的平滑性和一致性。

通过这些优化，3ddfa可以更加精确地估计出面部的三维结构和姿态。

最后，3ddfa还可以进行面部特征点的跟踪和跨域映射。

它使用了一种称为3DMM（3D Morphable Model）的模型，它通过学习大量的面部数据集，可以建立起一个面部形状和纹理的模型。

通过将3DMM与3ddfa 相结合，可以实现面部特征点的跟踪和跨域映射，即可以用一个已知的面部特征点分布来预测另一个面部的特征点位置。

总结来说，3ddfa是一个用于面部关键点检测的模型，它通过使用深度学习网络和形状正则化技术，可以准确地获取面部的三维结构和姿态。

它不仅可以进行面部三维重建和姿态估计，还可以进行面部特征点的跟踪和跨域映射。

在人脸识别、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。

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m3e飞行参数（大纲）一、M3E无人机概述1.1M3E无人机简介1.2M3E无人机的主要应用领域二、M3E飞行参数详解2.1飞行器参数2.1.1翼展2.1.2机长2.1.3最大起飞重量2.1.4最大载重2.1.5最大飞行速度2.1.6最大飞行高度2.1.7续航时间2.2动力系统参数2.2.1发动机类型2.2.2电池参数2.2.3驱动电机2.3导航与控制系统参数2.3.1飞行控制系统2.3.2导航系统2.3.3遥控器与地面站2.4传感器与载荷参数2.4.1摄像头2.4.2红外传感器2.4.3多光谱相机2.4.4激光雷达2.4.5其他传感器三、M3E飞行参数优化与调整3.1飞行参数调整方法3.1.1参数调整原则3.1.2参数调整步骤3.2常见飞行参数优化方法3.2.1速度优化3.2.2高度优化3.2.3续航优化3.2.4稳定性能优化四、M3E飞行参数在应用中的注意事项4.1飞行前检查4.1.1飞行器状态检查4.1.2飞行参数确认4.2飞行中监控4.2.1飞行参数实时监控4.2.2异常情况处理4.3飞行后数据分析4.3.1飞行数据记录4.3.2飞行参数分析五、M3E飞行参数在行业应用案例5.1农业植保5.1.1飞行参数设置5.1.2作业效果分析5.2环境监测5.2.1飞行参数设置5.2.2监测成果展示5.3搜索与救援5.3.1飞行参数设置5.3.2救援案例分析一、M3E无人机概述1.1 M3E无人机简介M3E无人机是一款由我国某知名无人机制造商研发的微型无人机。

sick microscan3 参数
sick microScan3 是一款高性能的激光扫描测距传感器，广泛应用于工业自动化、机器人导航、无人驾驶等领域。

以下是关于sick microScan3 的一些重要参数和特性的详细描述：
测量原理：microScan3 采用激光三角测量原理进行距离测量。

它通过发射激光束并接收从目标物体反射回来的光线，根据光线在传感器和目标之间的传播时间或角度变化来计算距离。

测量范围：该传感器的测量范围通常在几厘米到几十米之间，具体范围取决于型号和配置。

扫描速度：microScan3 具有高速的扫描能力，可以在短时间内获取大量的距离数据，从而实现对环境的快速感知和响应。

分辨率：分辨率是指传感器能够识别的最小距离变化。

microScan3 通常具有较高的分辨率，可以精确地测量目标物体的轮廓和位置。

扫描角度：传感器的扫描角度决定了其能够覆盖的视野范围。

microScan3 通常具有较大的扫描角度，可以覆盖较宽的区域。

通信接口：该传感器支持多种通信接口，如以太网、RS485等，方便与不同的控制系统进行连接和数据传输。

工作环境：microScan3 适用于各种恶劣的工业环境，具有较高的抗干扰能力和稳定性。

软件支持：传感器提供了丰富的软件开发工具包（SDK）和API接口，方便用户进行二次开发和定制化应用。

综上所述，sick microScan3 是一款功能强大、性能稳定的激光扫描测距传感器，具有广泛的应用前景和市场需求。

仪表口试指南zumyFS-OEG-IR仪表口试指南第一版民航总局飞行标准司编二〇〇六年十二月六日目录目录 A. 绪论 1 飞行计划a. 证书，等级，和有效期要求................................................................... ....... 1-1b. 飞行前准备（IFR飞行或转场飞行） ............................................................ 1-2 c. 飞行前准备 .................................................................. ................................ 1-2 d. IFR飞行计划 .................................................................. ............................. 1-3 e. 航路计划................................................................... ................................... 1-4 f.飞机系统...................................................................................................... 1-6 g. 气象基础................................................................... ..................................1-11 h. 获取气象资料................................................................... .......................... 1-13 i. 民航气象报告和观测 .................................................................. ................ 1-15 j. 民航气象预报................................................................... .......................... 1-16 k. 民航气象图 .................................................................. .............................. 1-19 2 离场a. 飞行员的权利和限制 .................................................................. .................. 2-1 b. 离场许可................................................................... ................................... 2-1 c. 离场程序................................................................... ................................... 2-2 d. VOR精度检查 .................................................................. ........................... 2-3 e. 应答机 .................................................................. ....................................... 2-4 f.机场设施................................................................... ................................... 2-43 巡航a. 航路限制................................................................... ................................... 3-1b. 航路程................................... 3-2 c. 氧气要求................................................................... ................................... 3-5 d. 应急程序................................................................... ................................... 3-5 e. 无线电定向 .................................................................. ................................ 3-7 f. 姿态仪表飞行................................................................... ............................ 3-8 g. 不正常飞行条件 .................................................................. ......................... 3-9 h. 无线电领航 .................................................................. ................................ 3-9 i. 航路系统................................................................... ................................. 3-12 j. l.空域................................................................... ........................................ 3-13 生理因素................................................................... ................................. 3-15 k. 特殊空域................................................................... ................................. 3-15仪表等级口试指南 1目录4 进场a. 进近控制 .................................................................. .................................... 4-1 b. 精密进.................................... 4-3 c. 非精密进近................................................................... ................................ 4-6 d. 盘旋进近 .................................................................. .................................... 4-7 e. 复飞 .................................................................. ........................................... 4-9 f.着陆程序 .................................................................. .................................. 4-10 g. 飞行计时 .................................................................. .................................. 4-10 h. 仪表进近程序图：概述 .................................................................. ............. 4-10 i. j.仪表进近程序图：识图 .................................................................. ............. 4-11 仪表进近程序图：剖面图................................................................... ......... 4-11k. 仪表进近程序图：最低限制 .................................................................. ...... 4-12 l. 仪表进近程序图：机场 .................................................................. ............. 4-13 ILS跑道16L图2仪表等级口试指南第二章离场1. 飞行计划A. 证书、等级和有效期要求1．申请者必须至少有多少飞行时间及何种飞行时间才能申请仪表等级？申请者必须有：(1) 至少50小时担任机长的转场飞行，其中至少10小时是在所申请仪表等级的航空器上获得的；(2) 40小时的实际或者模拟仪表时间，其中可以包括不超过20小时的在飞行模拟机或者飞行训练器上由授权教员提供仪表训练的时间。

专利名称：非线性3DMM人脸重建和姿态归一化方法、装置、介质及设备
专利类型：发明专利
发明人：周军,刘利朋,江武明,丁松
申请号：CN201910820065.3
申请日：20190831
公开号：CN112215050A
公开日：
20210112
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种非线性3DMM人脸重建和姿态归一化方法、装置、介质及设备，属于计算机视觉领域。

该方法包括：对模型进行训练，将2D人脸图像输入模型，得到3D人脸。

模型包括CNN编码器、形状解码器、纹理解码器和渲染层；CNN编码器对2D人脸图像样本估计得到相机投影参数、形状参数和纹理参数，形状解码器和纹理解码器将形状参数和纹理参数解码为3D形状和3D纹理。

训练时渲染层得到渲染图像，通过损失函数训练模型。

预测时渲染层进行3D渲染，得到3D人脸。

本发明具有比线性3DMM更高的表示能力，训练和预测端到端进行，无需3D面部扫描即可利用2D图像进行网络训练，重建后的3D人脸在归一化后识别准确率高。

申请人：北京眼神智能科技有限公司,北京眼神科技有限公司
地址：100085 北京市海淀区上地十街1号院1号楼8层802
国籍：CN
代理机构：北京恩赫律师事务所
代理人：刘守宪
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threedposetracker 参数“ThreeDPoseTracker参数”是指在ThreeDPoseTracker实时姿态跟踪中所需要的参数。

这些参数对于跟踪姿态非常关键，因此掌握这些参数的含义及使用方法，对于想要进行实时姿态跟踪的技术人员来说是非常重要的。

下面就详细阐述一下这些参数的含义及使用方法：1. 帧率（frameRate）帧率是指每秒钟帧数，一般使用30帧/秒。

在设置帧率时需要注意，在使用摄像头进行实时姿态跟踪时，需要根据摄像头的帧率来设定，否则跟踪结果可能不准确。

2. SmoothingSmoothing是指平滑度，它越高，平滑度就越强。

平滑度高的优点是可以减少跟踪误差，缺点是跟踪结果的实时性较差。

3. StepSizeStepSize指的是跟踪步进值，一般设定为0.1。

当设定为0.1时，即每次跟踪的步进值为0.1，可以提高跟踪效率，并达到更好的跟踪效果。

4. minConfidenceminConfidence指的是最小置信度，设定为0.1。

当置信度低于0.1时，跟踪器会认为当前的目标已经消失或者不可见，需要重新跟踪。

5. modelMultipliermodelMultiplier是指模型倍数，一般设定为1。

当设定为1时，模型的大小和图像的大小是一样的。

调整大小会导致跟踪器的性能不同，需要进行实验测试。

6. skipFramesskipFrames指的是跳帧数，一般设定为0。

跳帧数越大，则跟踪结果的实时性越差，但是对算法性能的影响也越小。

7. detectorModelUrldetectorModelUrl是指检测器模型的URL地址，可以通过URL地址下载检测器模型，用于实时姿态跟踪。

8. landmarksModelUrllandmarksModelUrl是指姿态点模型的URL地址，可以通过URL 地址下载姿态点模型，用于实现ThreeDPoseTracker。

以上就是关于“ThreeDPoseTracker参数”的详细介绍，掌握这些参数后，可以实现更准确、更实时的姿态跟踪。

imu kvh 参数以下是关于KVH 1750 IMU姿态传感器/光纤陀螺的部分参数：1.输入速率：±490°/s。

2.偏置稳定性（温度不变）：0.05°/hr，1σ（典型），0.1°/hr，1σ。

3.偏置温度灵敏度（全温）：0.7°/hr，1σ（典型），1°/hr，1σ。

4.比列因子（名义）：1 ±0.2%。

5.比列因子非线性（@ 25° C）：≤50 ppm，1σ。

6.比例因子温度灵敏性：≤200 ppm，1σ。

7.角度游走：≤0.012°/√hr，(0.7°/hr/√Hz)。

8.带宽（-3 dB）：≥440 Hz。

9.输入范围：±10 g。

10.偏置稳定性（1 yr. 所有环境）：7.5 mg，1σ（典型），<25 mg，1σ。

此外，还有一些其他参数，例如：•KVH的开环光纤陀螺仪相比其它竞争型系统，能够以更低的成本提供出色的精度和卓越的可靠性。

•KVH是仅有的能够控制整个生产过程的光纤陀螺仪制造商之一，从其独特设计的保偏光纤E.Core®ThinFiber™，到惯性测量、惯性导航和姿态航向参考等先进系统中的陀螺仪封装。

•KVH的FOG集成了三个非常低噪声的10g或25g加速度计，以及一个即使在强磁场环境下也可自动进行陀螺仪偏置补偿的3轴磁力计。

•KVH的1775 IMU旨在提供KVH IMU产品系列中最高的性能，可提供±10g或±25g 加速度计。

具有25g加速度计的1775 IMU是高动态应用和/或高加速度，振动或冲击应用的理想选择。

•KVH的FOG还集成了三个磁力计，用于陀螺偏置的磁场补偿。

这些特点使KVH的FOG成为钻井和采矿系统、高速云台稳定系统、LIDAR、EO / FLIR的稳定系统以及GNSS辅助惯性导航系统等应用的理想选择。

以上参数仅供参考，如需了解更多参数信息，建议访问KVH官网或咨询专业技术人员。

人脸表情识别的写作方法与创新点人脸识别技术介绍人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。

早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。

人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。

人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。

人脸识别通用的流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。

人脸检测是从获取的图像中去除干扰，提取人脸信息，获取人脸图像位置，检测的成功率主要受图像质量，光线强弱和遮挡等因素影响。

获取人脸后，人脸裁剪是根据实际需求，裁剪部分或整体的人脸，进一步精确化人脸图像。

为提高人脸识别准确率，人脸校正可以尽可能的降低由于姿态和表情导致的人脸变化，获取正面或者平静状态下的人脸照片。

特征提取利用不同的特征，对图片进行相似度的衡量和评价。

人脸识别主要包括一对一或者一对多的应用场景，对目标人脸进行识别和验证。

人脸表达模型主要分为2D，2.5D，3D。

2D人脸指的是RGB，灰度和红外图像，是确定视角下表征颜色或纹理的图像，不包括深度信息。

2.5D是在某一视角下拍摄获取的人脸深度数据，但是曲面信息不连续，没有被遮挡部分的深度数据信息。

3D人脸由多张不同角度的深度图像合成，具有完整连续的曲面信息，包含深度信息。

2D图像人脸识别的研究时间较长，软硬件技术较为完备，得到了广泛的应用。

但是由于2D图像反映二维平面信息，不包含深度数据，不能够完整的表达出真实人脸模型。

相比于二维人脸图像，三维图像不受光照等影响，具有更强的描述能力，能够更为真实的反映人脸信息，在人脸合成、人脸迁移、三维人脸识别等场景中应用。

3D人脸识别一般采用深度相机获取人脸深度信息，主要包括双目相机，基于结构光原理的RGB-D相机和基于光飞行时间原理的TOF相机。

常见的三维人脸识别算法主要包括传统识别方法和深度学习识别方法。

1.传统识别方法(1)基于点云数据的人脸识别点云是3D人脸数据的一种表征方式，每一个点都对应一个三维坐标，扫描设备使用这种数据格式存储采集的三维人脸信息，甚至可以将稀疏坐标也拼接到形状信息上，更为完善的反映人脸信息。

DMMI（深度多模态交互）工作原理1. 引言深度多模态交互（Deep Multimodal Interaction，DMMI）是一种结合多种感知模态的人机交互技术。

它通过融合语音、图像、姿态、手势等多种输入方式，实现更加智能、自然、高效的人机交互。

DMMI的工作原理涉及多个方面，包括感知模态的获取、特征提取、模态融合以及交互实现等。

2. 感知模态的获取DMMI系统需要获取多种感知模态的输入，常见的包括语音、图像、姿态和手势等。

感知模态的获取可以通过多种传感器实现，例如麦克风、摄像头、深度相机、陀螺仪等。

这些传感器可以捕捉到用户的语音、图像、身体姿态和手势等信息。

3. 特征提取对于每种感知模态，DMMI系统需要进行特征提取，将原始数据转化为机器可理解的特征表示。

特征提取可以使用各种机器学习算法，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

对于语音，可以提取声音的频谱特征；对于图像，可以提取图像的颜色、纹理和形状特征；对于姿态和手势，可以提取关节角度和运动轨迹等特征。

4. 模态融合在DMMI系统中，不同感知模态的信息需要进行融合，以获得更全面、准确的用户意图。

模态融合是将多个感知模态的特征进行整合的过程，常见的方法有早期融合和后期融合两种。

•早期融合：在特征提取阶段，将不同感知模态的特征进行拼接或加权求和，得到一个综合的特征表示。

这样可以将不同感知模态的信息整合在一起，但可能会导致特征维度过高，增加计算复杂度。

•后期融合：在特征提取后，对不同感知模态的特征进行独立处理，然后将处理后的特征输入到后续的模型中。

这样可以保持不同感知模态的独立性，但可能会忽略感知模态之间的相互影响。

5. 用户意图识别DMMI系统的核心任务是识别用户的意图，即根据用户的输入判断用户想要表达的意思。

用户意图识别可以使用各种机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。

识别用户意图的关键是将感知模态的特征与预定义的意图进行匹配，以找到最匹配的意图。