目前为止,我们用到的模型顶点uv信息等,都是直接定义在代码中的,实际使用中,这些数据应该是由3D编辑器编辑好后按照一定的格式存储在文件中的,我们需要从文件中提取出对应的数据之后,组合成我们可以使用的信息来使用. OBJ格式 3D模型文件格式有许多种,我们这里只看 OBJ 格式的模型文件,这是一种纯文本格式的模型文件,格式相对来说也较为简单,适合新手: 除了 OBJ 格式外,还有一个 MTL 的格式,其中几何信息由.obj文件提供,材质信息由.mtl文件定义: 格式点击查看:https://www

经过前面2篇WebGL射线拾取模型的文章,相信大家对射线和模型面片相交的原理已经有所了解,那么今天我们再深入探究关于射线拾取的一个问题,那就是遍历场景中的所有与射线相交的模型的优化问题.首先我们来复习一下射线拾取模型的原理,请看下图. 我们从上图中可以看到,在frustum视棱台区域中只有一个模型就是triangle2三角形2,那么遍历整个scene场景我们也只能取到一个geometry,取出该geometry后我们通过空间变换矩阵得到该三角形2在场景中的位置坐标以及姿态信息,再将空间中的这个已

上一节我们提到了如何在一张画布上画一个简单几何图形,通过创建画布,获取WebGLRendering上下文,创建一个简单的着色器,然后将一些顶点数据绑定到gl的Buffer中,最后通过绑定buffer数据,提供buffer中顶点数据的情况,执行渲染绘制方法,将数据结果从buffer中刷新到帧缓存中.整个流程十分清晰明了,可是通过对比原来OpenGL中的整个流程,我们会发现其中还缺少了一些很重要的处理步骤,虽然我们创建了属于自己的着色器,可并没有对顶点数据进行类似于顶点处理管线中的模型视图变换.透视

这张图每位程序员应该都深有感触. 人民心目中的程序员是这样的:坐在电脑面前噼里啪啦敲着键盘,运键如飞. 现实中程序员是这样的:编码5分钟,调试两小时. 今天我要给大家分享一个用WebGL开发的网站,感兴趣的朋友可以在Chrome开发者工具里调试它的源码来学习WebGL. WebGL(Web Graphics Library)是3D绘图协议的一种,该技术的特色是将万能的JavaScript和OpenGL ES 2.0结合在一起,为HTML5的 Canvas提供硬件3D加速渲染.借助WebGL,前端

建设性的立体几何具有许多实际用途,它用于需要简单几何对象的情况下,或者数学精度很重要的地方,几乎所有的工程 CAD 软件包都使用 CSG(可以用于表示刀具切削,以及零件必须配合在一起的特征).CSG 是 Constructive Solid Geometry 建模技术的简称,通过裁剪 subtract.融合 union 和相交 intersect 的运算,组合出复杂模型效果,HT 封装了 ht.CSGNode 和 ht.CSGShape 等图元类型来支持 CSG 的组合功能,常用于墙面的门窗挖空

今天和大家分享的是webgl渲染树形结构的流程.用过threejs,babylonjs的同学都知道,一个大模型都是由n个子模型拼装而成的,那么如何依次渲染子模型,以及渲染每个子模型在原生webgl中的流程是怎样的呢,我就以osg框架为原本,为同学们展示出来. 首先介绍osg框架,该框架是基于openGL的几何引擎框架,目前我的工作是将其翻译成为webgl的几何引擎,在这个过程中学习webgl原生架构的原理和工程构造方式,踩了各种坑,每次爬出坑都觉得自己又强大了一点,呵. 闲话少叙,切入正题,首先

转自:http://www.geekfan.net/6578/ 用基于WebGL的BabylonJS来共享你的3D扫描模型 杰克祥子 2014 年 2 月 26 日 0 条评论 标签:3D扫描 , BabylonJS , Kinect , Kinect Fusion , WebGL 本文由 极客范 - 杰克祥子 翻译自 Andy Beaulieu.欢迎加入极客翻译小组,同我们一道翻译与分享.转载请参见文章末尾处的要求. 在这里,我们将展示如何在支持WebGL的浏览器中用BabylonJS来现实和

序: 最近因为疫情,居家办公,索性翻翻之前的项目案例,总结总结. 这次疫情,深圳停摆,群众也挺恐慌的,封闭前一天,超市被抢购一空,虽然官方媒体一再强调,材米油盐蔬菜肉类管够,但是任然挡不住群众们的抢购"热情".从大家角度出发,此操作虽然不可取,但是也是无可厚非吧.毕竟从古至今,都是民以食为天. 不过大家真不用担心,我国粮食储备在任何时候都是绝对保障的了人民群众的基本需求的.想想08年的粮食大战,大量国际资本出逃股市等资本市场,将目光投向了石油.粮食等大宗商品,想通过粮食来收割其它国家,

一般的Web应用基本上不会导致浏览器崩溃,写Javascript代码也不需要管理内存资源,基本也不需要考虑内存"泄露"的问题.随着H5的崛起,越来越多的原本在桌面端的软件也改头换面迁移到Web上来,比如三维图形类的应用.在Web端显示大规模三维模型不仅仅是三维显示引擎的问题,也涉及到数据组织.任务调度.资源管理.浏览器兼容等方方面面.这里针对在项目中遇到到几种把浏览器高挂的情况简要列举了一下. 异步请求过多 浏览器对并发异步请求是有限制的.如果程序不做处理,"同时"

2.1概率密度函数 2.1.1定义 设p(x)为随机变量x在区间[a,b]的概率密度函数,p(x)是一个非负函数,且满足 注意概率与概率密度函数的区别. 概率是在概率密度函数下对应区域的面积,如上图右所示,其公式如下 我们用概率密度函数来表示在区间[a,b]中所有可能的状态x的可能性. 条件概率密度函数,设p(x|y)是在条件y属于[r,s]下x(x属于[a,b])的概率密度函数,有 N维连续随机变量的联合概率密度函数记为p(X),其中X=(x1,...,xn),xi属于[ai,bi],有时我们

[哲学思想]即使我们对真相(真值)一无所知,我们任然可以通过研究事物规律,历史信息,当前观测而能尽可能靠近真相(真值). [线性预测模型]温度的变化是线性规律的,已知房间温度真值每小时上升1度左右(用协方差R来描述高斯白噪),但具体上升1度多少不得而知. [线性观测模型]人用温度计读取房间温度真值时有观测误差,总是读出高出0.3度左右(用协方差Q来描述高斯白噪),但具体高出0.3度多少不得而知. [输入]在t时,房间温度真值不知道,最优估值是25度. [估值的观测值]小明为了方便直接忽略了预测噪

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图

网页链接地址:http://www.slamcn.org/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 资料非常丰富,内容如下: 首页 目录 [隐藏]  1 SLAM 介绍 1.1 什么是SLAM 1.2 SLAM与视觉里程计(Visual Odometry) 1.3 SLAM和SfM 2 主流开源SLAM方案 2.1 视觉传感器 2.2 激光传感器 2.3 视觉(Visual)与IMU融合(VI) 2.4 后端优化工具 3 入门资料推荐 4 泡泡机器人 5 相关博客推荐 6 机器人

转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/   书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science a

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图

dso 1.1. Motivation 本文提出的单目视觉测距法的直接和稀疏公式是出于以下考虑因素; (1)直接: 关键点的主要优点之一是它们能够为使用现成的商品相机拍摄的图像中存在的光度和几何失真提供稳健性.例如自动曝光变化,非线性响应功能(伽马校正/白平衡),镜头衰减(渐晕),去连接伪像,或甚至由滚动快门引起的强烈几何失真. 同时,对于介绍中提到的所有用例,数百万台设备(并且已经)配备了专门用于为计算机视觉算法提供数据的摄像机,而不是为人类消费捕获图像.这些摄像机应该并且将被设计为提供完整的

转自:http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science and

VLP16线用户手册 文档  传感器数据 分组类型和定义 传感器产生两种类型的数据包:数据包和位置数据包.位置包有时也被称为遥测包或GPS包. 数据包包括传感器测量到的三维数据以及返回光脉冲的表面的校准反射率.数据包中还包含一组方位角和一个4字节的时间戳,以及两个标识传感器模型和返回模式的工厂字节 了解模型和返回模式可以为您的软件提供信息,从而自动调整以适应不同的数据格式.如果您将传感器配置为使用GPS时间源同步,则位置包提供接收到的最后一条GPRMC NMEA消息的副本. 位置包还提供一个字节

启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的.一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解.启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计.现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法.模拟退火法.神经网络等 Abstract-we advocate a probabilistically-motivated(概率激发的) sc

目标     在turtlebot2上添加Hokuyo激光雷达传感器,使用激光雷达调用gmapping进行建图. 配置情况     电脑使用Ubuntu 14.04版本,ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX,网口型接口) PS: 如果ROS上没配置好Hokuyo,参照我上一篇博客进行配置 https://blog.csdn.net/weixin_42670641/article/details/81009693 思路:     怎么将激光雷达安装在turtlebo

搜集了各大网络,请教了SLAM大神,终于把SLAM的入门资料搜集全了!在分享资料前,我们先来看看,SLAM技术入门前需要具备哪些知识?首先学习SLAM需要会C和C++,网上很多代码还用了11标准的C++.第二要学会用Linux.第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具.第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库.只有学会了这些东西,才能真正上手编一个SLAM系统.如果要跑实际机器人,还要会ROS.下面将为大家推荐SLAM入门的学习书籍.SLAM公开课.SLAM学习网站.