目录一、前言二、Transform基础1、几种坐标系2、position和localPosition属性3、rotation属性三、摄像机的平移1、键盘控制平移2、鼠标控制平移3、整合 四、摄像机的旋转1、绕自身旋转2、绕目标物体旋转3、整合 五、优化功能1、调整速率2、切换目标物体3、设置常用摄像机观察点一、前言    在做虚拟仿真或数字孪生等项目中，常常会遇到需要自由移动视角的场景。最近在用unity制作一个有关3D打印机的数字孪生项目时遇到了这种情况，本文将结合unity和blender的视角移动功能，介绍一个类似这两个软件的视角移动的方法。二、Transform基础        Un

我正在尝试使用C#中的Unity3D制作一个android启动器，除了检测已安装的应用程序外，一切都已就绪。我尝试了很多不同的方法，但它们都卡在同一个地方，访问PackageManager中的getInstalledApplications。我想我已经成功地在C#中复制了ApplicationInfo类，至少在变量存储方面，通过研究android源代码，所以我认为这不是问题，至少现在不是。..简单地说，我需要URI(或我可以用来打开应用程序的东西)、应用程序的名称和应用程序的图标(指向其位置的字符串，或Texture2D本身)，我尝试使用ApplicationInfo，因为它拥有所有这

生成文件的3d图，例子：文字：隐藏图：使用建议：１、建议不用中文，因为中文太复杂，生成立体图效果不好。２、需要指定FONT_PATH，为一个ttf文件，linux在/usr/share/fonts目录下，windows在C:\Windows\Fonts３、建议字体TEXT_SIZE调大，不然不好分辨４、指定的TEXT不要太长５、多试几次，找到合适的纹理fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontfromrandomimport*importnumpyasnpfromioimportBytesIOFONT_PATH='/usr/share/fonts/dejavu

北京智源AI研究院、牛津大学、澳大利亚国立大学联合发布了一项研究—3D-GPT，通过文本问答方式就能创建高精准3D模型。据悉，3D-GPT使用了大语言模型的多任务推理能力,通过任务调度代理、概念化代理和建模代理三大模块，简化了3D建模的开发流程实现技术民主化。但3D-GPT与现有的文本生成3D模型方法大有不同,生成过程是可以操控函数进行3D建模,而不是常规的3D神经元表征，同时可与Blender（开源三维软件）实现无缝集成。这极大提升了模型的灵活性和准确性。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.12945Github（即将发布）：https://github.com/

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在这个信息化的时代，无人驾驶汽车和智能机器人正成为现实生活中的重要角色。为了让这些机器更好地理解和导航我们的世界，它们需要能够看到并理解它们周围的环境。这就像是教机器“阅读”现实世界的三维空间故事。今天汽车人为大家介绍了一个名为SparseGuidanceNetwork（SGN）的智能系统，它使用一种特殊的方式来提升机器的这种“阅读”能力。SGN通过某种方式让机器更快地学习和辨认周围的物体，就像在拼图游戏中找到正确的拼图块一样。研究人员通过大量的测试，证明了SGN能够在这个复杂的三维拼图游戏中胜出，尤其是在一个叫做Sem

写在前面&&笔者的个人理解目前在自动驾驶领域中，一辆自驾汽车会配备多种传感器，如：激光雷达传感器采集点云数据、相机传感器采集图像数据等。由于激光雷达传感器可以更加准确的获取待检测物体的几何和位置信息，所以基于点云的感知算法模型在快速的迭代和发展当中。目前主流的基于点云的感知算法主要分成以下两大类。一类是基于Voxel-based的感知算法，如经典的SECOND、VoxelNet等算法。Voxel-based的算法模型首先会将输入的点云数据转换成3D的体素结构表示，然后利用3D的卷积算法模型实现后续的特征提取，将提取后的3D特征送入到后续的模块当中。另外一类是基于Pillar-based的感知算

不少小伙伴反馈说，3DMAX中加载插件DLL时，出现一些错误问题。这些错误可能是由于插件本身的问题或者由于3DMAX的配置不正确所导致的。CGMAGIC小编和大家一起来聊聊3DMAX加载DLL错误时的原因及相应的解决方法。1、插件本身的问题1）版本不匹配如果插件的版本与3DMAX的版本不匹配，就可能会出现加载插件DLL出错的情况。需要确保插件的版本与3DMAX的版本匹配，可以在插件的说明书中查看插件支持的3DMAX版本信息。2）文件损坏插件DLL文件可能由于某些原因被损坏或者缺失，导致无法正常加载。可以尝试重新下载或者从其他渠道获取插件DLL文件，并确保其完整性。3）依赖库缺失插件DLL文件可

MICRO'23Abstract作者提出了：aunifiedGPUmemoryandstoragearchitecturenamedG10基于这样的发现：DL中的tensor具有高度的可预测性G10融合了GPU内存、主机内存、闪存，实现了统一内存访问、透明的数据迁移，基于这个统一的内存访问，G10借助编译技术获取DL中tensor的特征，以此实现后续的数据调度。1.Introduction现在人们使用GPU来进行DL模型训练，会面临GPU内存墙的问题。模型、数据的规模在增大，但是GPU内存却没有与之匹配的增大，导致DL模型的训练受到GPU内存的限制。（大模型尺寸以每两年410倍的速度疯狂增长，

之前文章其实也有涉及到这方面的内容，比如在ThreeJS-3D教学三：平移缩放+物体沿轨迹运动这篇中，通过获取轨迹点物体动起来，其它几篇文章也有旋转的效果，本篇我们来详细看下，另外加了tween.js知识点，tween可以很好的协助three做动画，与之相似的还有gsap.js方法类似。1、物体位移两种方式mesh.position.set(x,y,z);mesh.position.x=10;mesh.position.y=10;mesh.position.z=10;2、物体旋转两种方式//绕局部空间的轴旋转这个物体mesh.rotateX=0.1;//以弧度为单位旋转的角度mesh.rota

原文链接：https://arxiv.org/abs/2302.023671.引言目前基于激光雷达的主流方法分为基于点云的方法和基于体素的方法。前者能保留最多的几何信息，但点查询和遍历耗时；后者使用3D/2D卷积处理体素化点云，但用于提高效率的3D稀疏卷积在部署时会遇到困难。PointPillars作为设备部署的流行方法，使用对部署有利的2D卷积。但其使用最大池化提取每个柱体内点的特征，无法获取细粒度特征，影响最终性能（特别是对于小物体）。此外，其颈部网络FPN直接融合多尺度特征，缺少充分的特征交互。尽管PillarNet提高了PointPillars的性能，但其使用了部署困难的稀疏卷积。本文