这是用于复制Marcus Gualtieri和Robert Platt撰写的论文“通过分层空间注意力学习操纵技巧”中的模拟实验的代码。详细信息请参见我的网站。该代码与早期的6自由度版本相似,但速度更快,更易上手。入门方法包括选择不同的域,从“磁盘上的钉子”到“杯垫上的瓶子”。非表格域需要安装Keras、TensorFlow、PointCloudsPython和OpenRAVE。代码已通过TensorFlow 2.0测试。OpenRAVE的安装说明可供参考。Matlab用于绘制结果,但非必需。对于“杯垫上的瓶子”,使用名为python/generate_*的脚本生成对象网格。调整脚本中的路径后,运行python/train.py train_params以训练。
Matlab与CCS生成代码Seq6DofManip论文代码
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该项目包括两个主要部分:
解码器生成:生成Ambisonic解码器。
MATLAB ADT生成的解码器评估图:通过将MATLAB ADT运行的结果保存为json格式的“SCMD”文件,并使用Python脚本(例如run_brh_spring2017.m)绘制性能图,展示解码器的表现。可以使用rErV.py生成3D扬声器布局图,使用plotly_image.py生成2D性能图。
代码已经在Python 3.8版本中测试运行,虽然应该也支持3.6及更高版本,因其使用了f字符串。核心代码还依赖于:NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等Python库。
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