Fedezze fel a WebXR kamera pozĂciĂł becslĂ©s világát mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusok segĂtsĂ©gĂ©vel. Ismerje meg a technolĂłgia koncepciĂłit, technikáit Ă©s alkalmazásait.
WebXR kamera pozĂciĂł becslĂ©s: MĂ©lyrehatĂł betekintĂ©s a mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusokba
A WebXR forradalmasĂtja, ahogyan a virtuális Ă©s kiterjesztett valĂłság Ă©lmĂ©nyeivel interakciĂłba lĂ©pĂĽnk. Azonban a zökkenĹ‘mentes Ă©s magával ragadĂł XR Ă©lmĂ©nyek lĂ©trehozásának egyik kulcsfontosságĂş kihĂvása a kĂ©sleltetĂ©s minimalizálása. MĂ©g a felhasználĂł cselekedetei Ă©s a virtuális világban törtĂ©nĹ‘ megfelelĹ‘ frissĂtĂ©sek közötti kis kĂ©sĂ©sek is mozgásbetegsĂ©ghez, a kapcsolat hiányának Ă©rzĂ©sĂ©hez Ă©s rossz felhasználĂłi Ă©lmĂ©nyhez vezethetnek. A kĂ©sleltetĂ©s lekĂĽzdĂ©sĂ©re szolgálĂł egyik alapvetĹ‘ technika a kamera pozĂciĂł becslĂ©s, ahol az algoritmusok megprĂłbálják elĹ‘re jelezni a felhasználĂł fejĂ©nek vagy kezĂ©nek jövĹ‘beli pozĂciĂłját Ă©s orientáciĂłját. Ez lehetĹ‘vĂ© teszi az XR alkalmazás számára, hogy a jelenetet a becsĂĽlt pozĂciĂł alapján renderelje, hatĂ©konyan kompenzálva az elkerĂĽlhetetlen feldolgozási Ă©s megjelenĂtĂ©si kĂ©sĂ©seket.
A kamera pozĂciĂłjának megĂ©rtĂ©se Ă©s fontossága
A WebXR kontextusában a „kamera pozĂció” a virtuális kamera 6 szabadságfokĂş (6DoF) pozĂciĂłjára Ă©s orientáciĂłjára utal, amely ideális esetben megegyezik a felhasználĂł fej- vagy kĂ©zmozgásával. Ez az informáciĂł kritikus a virtuális jelenet helyes renderelĂ©sĂ©hez, biztosĂtva, hogy a felhasználĂł nĂ©zĹ‘pontja összhangban legyen a virtuális környezettel. Pontos kamera pozĂciĂł informáciĂł nĂ©lkĂĽl a virtuális világ instabilnak, remegĹ‘nek tűnhet, vagy lemaradhat a felhasználĂł mozgásátĂłl. Ez kĂ©nyelmetlensĂ©ghez Ă©s a jelenlĂ©tĂ©rzet csökkenĂ©sĂ©hez vezet.
A kĂ©sleltetĂ©si problĂ©mát több tĂ©nyezĹ‘ is sĂşlyosbĂtja, többek között:
- Szenzor kĂ©sleltetĂ©s: Az az idĹ‘, amĂg az XR eszköz szenzorai (pl. gyorsulásmĂ©rĹ‘k, giroszkĂłpok, kamerák) rögzĂtik Ă©s feldolgozzák a mozgási adatokat.
- Feldolgozási kĂ©sleltetĂ©s: Az az idĹ‘, amĂg az XR alkalmazás feldolgozza a szenzoradatokat, frissĂti a jelenetet Ă©s elĹ‘kĂ©szĂti a renderelĂ©sre.
- MegjelenĂtĂ©si kĂ©sleltetĂ©s: Az az idĹ‘, amĂg a kijelzĹ‘ frissĂĽl Ă©s megjelenĂti a frissĂtett kĂ©pkockát.
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s cĂ©lja ezen kĂ©sleltetĂ©sek enyhĂtĂ©se a felhasználĂł következĹ‘ mozdulatának elĹ‘rejelzĂ©sĂ©vel, lehetĹ‘vĂ© tĂ©ve a rendszer számára, hogy a jelenetet a becsĂĽlt pozĂciĂł, nem pedig a kĂ©sleltetett szenzoradatok alapján renderelje. Ez jelentĹ‘sen javĂthatja az XR Ă©lmĂ©ny reakciĂłkĂ©szsĂ©gĂ©t Ă©s általános minĹ‘sĂ©gĂ©t.
Mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusok: A kamera pozĂciĂł becslĂ©s magja
A mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusok azok a matematikai motorok, amelyek a kamera pozĂciĂł becslĂ©st működtetik. Ezek az algoritmusok elemzik a korábbi mozgási adatokat, hogy megbecsĂĽljĂ©k a felhasználĂł fejĂ©nek vagy kezĂ©nek jövĹ‘beli pályáját. A kĂĽlönbözĹ‘ algoritmusok kĂĽlönbözĹ‘ technikákat alkalmaznak, az egyszerű lineáris extrapoláciĂłtĂłl a komplex gĂ©pi tanulási modellekig. Itt megvizsgálunk nĂ©hányat a WebXR-ben leggyakrabban használt mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusok közĂĽl:
1. Lineáris extrapoláció
A lineáris extrapoláciĂł a mozgás-elĹ‘rejelzĂ©s legegyszerűbb formája. FeltĂ©telezi, hogy a felhasználĂł mozgása állandĂł sebessĂ©ggel folytatĂłdik a mozgásuk közelmĂşltbeli elĹ‘zmĂ©nyei alapján. Az algoritmus kiszámĂtja a sebessĂ©get (a pozĂciĂł Ă©s orientáciĂł változása az idĹ‘ fĂĽggvĂ©nyĂ©ben), Ă©s a jelenlegi pozĂciĂłt elĹ‘revetĂti az idĹ‘ben a sebessĂ©g Ă©s az elĹ‘rejelzĂ©si horizont (az az idĹ‘tartam, ameddig a jövĹ‘be kell elĹ‘re jelezni) szorzatával.
Képlet:
BecsĂĽlt pozĂciĂł = Jelenlegi pozĂciĂł + (SebessĂ©g * ElĹ‘rejelzĂ©si horizont)
Előnyök:
- Egyszerűen implementálhatĂł Ă©s számĂtási szempontbĂłl hatĂ©kony.
Hátrányok:
- Gyenge pontosság nem lineáris mozgások esetén (pl. hirtelen irányváltások, gyorsulás, lassulás).
- Hajlamos a túllövésre, különösen hosszabb előrejelzési horizontok esetén.
Alkalmazási terĂĽlet: Alkalmas viszonylag lassĂş Ă©s következetes mozgásokkal járĂł forgatĂłkönyvekhez, pĂ©ldául menĂĽben valĂł navigáláshoz vagy egy tárgy pozĂciĂłjának finom beállĂtásához. Gyakran használják összehasonlĂtási alapkĂ©nt a fejlettebb algoritmusokkal szemben.
2. Kalman-szűrő
A Kalman-szűrĹ‘ egy hatĂ©kony Ă©s szĂ©les körben használt algoritmus egy dinamikus rendszer állapotának (ebben az esetben a felhasználĂł fejĂ©nek vagy kezĂ©nek pozĂciĂłja) becslĂ©sĂ©re zajos szenzor mĂ©rĂ©sek alapján. Ez egy rekurzĂv szűrĹ‘, ami azt jelenti, hogy minden Ăşj mĂ©rĂ©ssel frissĂti a becslĂ©sĂ©t, figyelembe vĂ©ve mind a becsĂĽlt állapotot, mind a becslĂ©shez Ă©s a mĂ©rĂ©shez kapcsolĂłdĂł bizonytalanságot.
A Kalman-szűrő két fő lépésben működik:
- Előrejelzési lépés: A szűrő előrejelzi a rendszer következő állapotát a mozgásának matematikai modellje alapján. Ez a modell általában feltételezéseket tartalmaz a rendszer dinamikájáról (pl. állandó sebesség, állandó gyorsulás).
- FrissĂtĂ©si lĂ©pĂ©s: A szűrĹ‘ beĂ©pĂti az Ăşj szenzor mĂ©rĂ©seket a becsĂĽlt állapot finomĂtásához. A becsĂĽlt állapotot Ă©s a mĂ©rĂ©st a saját bizonytalanságuk alapján sĂşlyozza. Az alacsonyabb bizonytalanságĂş mĂ©rĂ©sek nagyobb hatással vannak a vĂ©gsĹ‘ becslĂ©sre.
Előnyök:
- Robusztus a zajos szenzoradatokkal szemben.
- Becslést ad az előrejelzésével kapcsolatos bizonytalanságról.
- Bizonyos mértékig képes kezelni a nem lineáris mozgásokat a Kiterjesztett Kalman-szűrő (EKF) használatával.
Hátrányok:
- A rendszer dinamikájának jó megértését igényli egy pontos mozgásmodell létrehozásához.
- SzámĂtásigĂ©nyes lehet, kĂĽlönösen magas dimenziĂłszámĂş állapotterek esetĂ©n.
- Az EKF, bár kezeli a nem-linearitásokat, olyan közelĂtĂ©seket vezet be, amelyek befolyásolhatják a pontosságot.
Alkalmazási terĂĽlet: NĂ©pszerű választás a kamera pozĂciĂł becslĂ©shez a WebXR-ben, mivel kĂ©pes kezelni a zajos szenzoradatokat Ă©s sima, stabil becslĂ©st ad a felhasználĂł pozĂciĂłjárĂłl. Az EKF-et gyakran használják a forgĂł mozgással kapcsolatos nem-linearitások kezelĂ©sĂ©re.
PĂ©lda (koncepcionális): KĂ©pzelje el, hogy egy felhasználĂł kĂ©zmozgását követi egy XR kontrollerrel. A Kalman-szűrĹ‘ elĹ‘re jeleznĂ© a kĂ©z következĹ‘ pozĂciĂłját az elĹ‘zĹ‘ sebessĂ©ge Ă©s gyorsulása alapján. Amikor Ăşj szenzoradatok Ă©rkeznek a kontrollerrĹ‘l, a szűrĹ‘ összehasonlĂtja a becsĂĽlt pozĂciĂłt a mĂ©rt pozĂciĂłval. Ha a szenzoradatok nagyon megbĂzhatĂłak, a szűrĹ‘ közelebb állĂtja a becslĂ©sĂ©t a mĂ©rt pozĂciĂłhoz. Ha a szenzoradatok zajosak, a szűrĹ‘ jobban támaszkodik a saját elĹ‘rejelzĂ©sĂ©re.
3. Mélytanuláson alapuló előrejelzés
A mĂ©lytanulás egy hatĂ©kony alternatĂvát kĂnál a hagyományos mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusokkal szemben. A neurális hálĂłzatok, kĂĽlönösen a rekurrens neurális hálĂłzatok (RNN-ek), mint pĂ©ldául az LSTM-ek (Long Short-Term Memory) Ă©s a GRU-k (Gated Recurrent Units), kĂ©pesek megtanulni a mozgási adatok komplex mintázatait Ă©s fĂĽggĹ‘sĂ©geit, lehetĹ‘vĂ© tĂ©ve számukra, hogy nagy pontossággal jĂłsolják meg a jövĹ‘beli pozĂciĂłkat.
A folyamat általában egy neurális hálĂłzat betanĂtását jelenti egy nagy mozgásrögzĂtĂ©si adathalmazon. A hálĂłzat megtanulja, hogyan kĂ©pezzen le egy mĂşltbeli pozĂciĂłsorozatot egy jövĹ‘beli pozĂciĂłra. A betanĂtás után a hálĂłzat valĂłs idĹ‘ben használhatĂł a felhasználĂł pozĂciĂłjának elĹ‘rejelzĂ©sĂ©re a legutĂłbbi mozgásai alapján.
Előnyök:
- Nagy pontosság, különösen komplex és nem lineáris mozgások esetén.
- Képes tanulni a nyers szenzoradatokból anélkül, hogy részletes ismeretekre lenne szükség a rendszer dinamikájáról.
Hátrányok:
- Nagy mennyisĂ©gű tanĂtĂł adatra van szĂĽksĂ©g.
- SzámĂtásigĂ©nyes, mind a tanĂtás, mind a következtetĂ©s (valĂłs idejű elĹ‘rejelzĂ©s) során.
- Nehéz lehet értelmezni és hibakeresést végezni rajta.
- Speciális hardvert (pl. GPU-kat) igĂ©nyelhet a valĂłs idejű teljesĂtmĂ©nyhez.
Alkalmazási terĂĽlet: Egyre nĂ©pszerűbbĂ© válik a kamera pozĂciĂł becslĂ©shez a WebXR-ben, kĂĽlönösen olyan alkalmazások esetĂ©ben, amelyek nagy pontosságot Ă©s reakciĂłkĂ©szsĂ©get igĂ©nyelnek, mint pĂ©ldául a magával ragadĂł játĂ©kok Ă©s a professzionális kĂ©pzĂ©si szimuláciĂłk. A felhĹ‘alapĂş feldolgozás segĂthet enyhĂteni a felhasználĂł eszközĂ©re nehezedĹ‘ számĂtási terhelĂ©st.
PĂ©lda (koncepcionális): Egy professzionális táncosok adataival betanĂtott mĂ©lytanulási modell használhatĂł egy hasonlĂł táncot elĹ‘adĂł felhasználĂł kĂ©zmozdulatainak elĹ‘rejelzĂ©sĂ©re egy VR környezetben. A modell megtanulná a tánc finom árnyalatait, Ă©s kĂ©pes lenne elĹ‘re látni a felhasználĂł mozdulatait, ami egy rendkĂvĂĽl valĂłsághű Ă©s reszponzĂv Ă©lmĂ©nyt eredmĂ©nyezne.
4. Hibrid megközelĂtĂ©sek
A kĂĽlönbözĹ‘ mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusok kombinálása gyakran jobb eredmĂ©nyeket hozhat, mint egyetlen algoritmus önállĂł használata. PĂ©ldául egy hibrid megközelĂtĂ©s használhat egy Kalman-szűrĹ‘t a zajos szenzoradatok simĂtására, majd egy mĂ©lytanulási modellt a jövĹ‘beli pozĂciĂł elĹ‘rejelzĂ©sĂ©re a szűrt adatok alapján. Ez kihasználhatja mindkĂ©t algoritmus erĹ‘ssĂ©geit, ami pontosabb Ă©s robusztusabb elĹ‘rejelzĂ©st eredmĂ©nyez.
Egy másik hibrid megközelĂtĂ©s a kĂĽlönbözĹ‘ algoritmusok közötti váltást jelenti az aktuális mozgásjellemzĹ‘k alapján. PĂ©ldául lineáris extrapoláciĂł használhatĂł lassĂş, következetes mozgásokhoz, mĂg egy Kalman-szűrĹ‘ vagy mĂ©lytanulási modell komplexebb manĹ‘verekhez.
Az előrejelzés pontosságát befolyásoló tényezők
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s pontossága több tĂ©nyezĹ‘tĹ‘l fĂĽgg, többek között:
- A szenzoradatok minősége: A zajos vagy pontatlan szenzoradatok jelentősen ronthatják az előrejelzés pontosságát.
- A felhasználĂł mozgásának bonyolultsága: A bonyolult Ă©s kiszámĂthatatlan mozgások elĹ‘rejelzĂ©se eleve nagyobb kihĂvást jelent, mint az egyszerű, sima mozgásokĂ©.
- ElĹ‘rejelzĂ©si horizont: MinĂ©l hosszabb az elĹ‘rejelzĂ©si horizont, annál nehezebb pontosan elĹ‘re jelezni a felhasználĂł pozĂciĂłját.
- Algoritmus kiválasztása: Az algoritmus kiválasztásának az alkalmazás specifikus követelményein és a felhasználó mozgásának jellemzőin kell alapulnia.
- TanĂtĂł adatok (mĂ©lytanulási modellek esetĂ©n): A tanĂtĂł adatok mennyisĂ©ge Ă©s minĹ‘sĂ©ge közvetlenĂĽl befolyásolja a mĂ©lytanulási modellek teljesĂtmĂ©nyĂ©t. Az adatoknak reprezentatĂvnak kell lenniĂĽk a felhasználĂł által vĂ©grehajtott mozgásokra.
Implementációs megfontolások a WebXR-ben
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s implementálása a WebXR-ben a teljesĂtmĂ©ny Ă©s az erĹ‘forrás-korlátok gondos mĂ©rlegelĂ©sĂ©t igĂ©nyli. ĂŤme nĂ©hány kulcsfontosságĂş szempont:
- JavaScript teljesĂtmĂ©ny: A WebXR alkalmazások általában JavaScriptben ĂrĂłdnak, ami kevĂ©sbĂ© lehet teljesĂtmĂ©nyes, mint a natĂv kĂłd. A JavaScript kĂłd optimalizálása kulcsfontosságĂş a valĂłs idejű teljesĂtmĂ©ny elĂ©rĂ©sĂ©hez. Fontolja meg a WebAssembly használatát a számĂtásigĂ©nyes feladatokhoz.
- Web Workerek: Helyezze át a számĂtásigĂ©nyes feladatokat, mint pĂ©ldául a mozgás-elĹ‘rejelzĂ©st, a Web Workerekre, hogy elkerĂĽlje a fĹ‘ renderelĂ©si szál blokkolását. Ezzel megelĹ‘zhetĹ‘k a kĂ©pkocka-kiesĂ©sek Ă©s javĂthatĂł az alkalmazás általános reakciĂłkĂ©szsĂ©ge.
- SzemĂ©tgyűjtĂ©s: KerĂĽlje a felesleges objektumok lĂ©trehozását JavaScriptben a szemĂ©tgyűjtĂ©si többletterhelĂ©s minimalizálása Ă©rdekĂ©ben. Használjon objektumkĂ©szletezĂ©st Ă©s más memĂłriakezelĂ©si technikákat a teljesĂtmĂ©ny javĂtására.
- Hardveres gyorsĂtás: Használja ki a hardveres gyorsĂtási kĂ©pessĂ©geket (pl. GPU-kat) a renderelĂ©s Ă©s más számĂtásigĂ©nyes feladatok gyorsĂtására.
- Aszinkron műveletek: Amikor csak lehetséges, használjon aszinkron műveleteket a fő szál blokkolásának elkerülése érdekében.
PĂ©lda: TegyĂĽk fel, hogy egy olyan WebXR alkalmazást fejleszt, amely nagy pontosságĂş kĂ©zkövetĂ©st igĂ©nyel. Használhatna egy felhĹ‘szerveren hosztolt mĂ©lytanulási modellt a kĂ©zpozĂciĂłk elĹ‘rejelzĂ©sĂ©re. A WebXR alkalmazás elkĂĽldenĂ© a kĂ©zkövetĂ©si adatokat a szervernek, megkapná a becsĂĽlt pozĂciĂłt, majd frissĂtenĂ© a virtuális kĂ©z pozĂciĂłját Ă©s orientáciĂłját a jelenetben. Ez a megközelĂtĂ©s a számĂtásigĂ©nyes pozĂciĂł-elĹ‘rejelzĂ©si feladatot a felhĹ‘be helyeznĂ© át, lehetĹ‘vĂ© tĂ©ve a WebXR alkalmazás zökkenĹ‘mentes futását kevĂ©sbĂ© erĹ‘s eszközökön is.
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s gyakorlati alkalmazásai a WebXR-ben
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s elengedhetetlen a WebXR alkalmazások szĂ©les körĂ©hez, beleĂ©rtve:
- JátĂ©kok: A VR játĂ©kok reakciĂłkĂ©szsĂ©gĂ©nek Ă©s immerziĂłjának javĂtása a fej- Ă©s kĂ©zkövetĂ©s kĂ©sleltetĂ©sĂ©nek csökkentĂ©sĂ©vel. Ez kĂĽlönösen fontos a gyors tempĂłjĂş játĂ©koknál, amelyek precĂz mozdulatokat igĂ©nyelnek.
- KĂ©pzĂ©s Ă©s szimuláciĂł: ValĂłsághű Ă©s lebilincselĹ‘ kĂ©pzĂ©si szimuláciĂłk kĂ©szĂtĂ©se kĂĽlönbözĹ‘ iparágak számára, mint pĂ©ldául az egĂ©szsĂ©gĂĽgy, a gyártás Ă©s a repĂĽlĹ‘gĂ©pipar. A pontos pozĂciĂł-elĹ‘rejelzĂ©s kulcsfontosságĂş a bonyolult feladatok Ă©s interakciĂłk szimulálásához.
- Távoli egyĂĽttműködĂ©s: ZökkenĹ‘mentes Ă©s intuitĂv távoli egyĂĽttműködĂ©si Ă©lmĂ©nyek lehetĹ‘vĂ© tĂ©tele a felhasználĂłk fej- Ă©s kĂ©zmozgásának pontos követĂ©sĂ©vel. Ez lehetĹ‘vĂ© teszi a felhasználĂłk számára, hogy termĂ©szetes Ă©s intuitĂv mĂłdon lĂ©pjenek kapcsolatba egymással Ă©s a megosztott virtuális tárgyakkal.
- Orvosi alkalmazások: SebĂ©szek segĂtĂ©se kiterjesztett valĂłság rĂ©tegekkel a beavatkozások során, biztosĂtva a pontosságot mĂ©g a fejmozgás mellett is.
- NavigáciĂł: Stabil AR navigáciĂłs utasĂtások biztosĂtása a valĂłs világra vetĂtve, mĂ©g akkor is, ha a felhasználĂł mozog.
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s jövĹ‘je
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s terĂĽlete folyamatosan fejlĹ‘dik. A jövĹ‘beni kutatási Ă©s fejlesztĂ©si erĹ‘feszĂtĂ©sek valĂłszĂnűleg a következĹ‘kre fognak összpontosĂtani:
- Pontosabb és robusztusabb mozgás-előrejelző algoritmusok fejlesztése.
- A mĂ©lytanuláson alapulĂł elĹ‘rejelzĂ©si modellek hatĂ©konyságának javĂtása.
- Szenzorfúziós technikák integrálása több szenzor adatainak kombinálására.
- AdaptĂv algoritmusok fejlesztĂ©se, amelyek dinamikusan tudják mĂłdosĂtani paramĂ©tereiket a felhasználĂł mozgásjellemzĹ‘i alapján.
- A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás használatának feltárása a mozgás-előrejelzési modellek egyéni felhasználókra szabásához.
- Edge computing megoldások fejlesztése komplex előrejelzési modellek futtatására magukon az XR eszközökön, csökkentve a felhőkapcsolattól való függőséget.
Összegzés
A kamera pozĂciĂł becslĂ©s egy kritikus technolĂłgia a zökkenĹ‘mentes Ă©s magával ragadĂł WebXR Ă©lmĂ©nyek lĂ©trehozásához. A felhasználĂł jövĹ‘beli pozĂciĂłjának pontos elĹ‘rejelzĂ©sĂ©vel kompenzálhatjuk a kĂ©sleltetĂ©st Ă©s javĂthatjuk az XR alkalmazások reakciĂłkĂ©szsĂ©gĂ©t. Ahogy a mozgás-elĹ‘rejelzĹ‘ algoritmusok tovább fejlĹ‘dnek, mĂ©g valĂłsághűbb Ă©s lebilincselĹ‘bb XR Ă©lmĂ©nyekre számĂthatunk a következĹ‘ Ă©vekben. Legyen Ă–n fejlesztĹ‘, aki a VR játĂ©kok következĹ‘ generáciĂłját Ă©pĂti, vagy kutatĂł, aki az XR technolĂłgia határait feszegeti, a kamera pozĂciĂł becslĂ©s elveinek Ă©s technikáinak megĂ©rtĂ©se elengedhetetlen a sikerhez.
Ennek a terĂĽletnek a folyamatos fejlĹ‘dĂ©se mĂ©g valĂłsághűbb Ă©s magával ragadĂłbb XR Ă©lmĂ©nyeket ĂgĂ©r a jövĹ‘ben. Ezen technikák felfedezĂ©se fontos azok számára, akik a VR/AR technolĂłgia jövĹ‘jĂ©t Ă©pĂtik.
További olvasnivalók:
- WebXR Device API Specifikáció: [Link a WebXR Specifikációhoz]
- Kutatási cikkek a Kalman-szűrésről és annak alkalmazásairól.
- OktatĂłanyagok neurális hálĂłzatok Ă©pĂtĂ©sĂ©rĹ‘l idĹ‘soros elĹ‘rejelzĂ©shez.