摘要
本发明提供面向机器人交互的运动意图识别方法、系统、设备及介质,该方法包括以下步骤:获取同步采集的多关节多自由度连续运动过程中的时序信号,包括肌电时序信号和惯性时序信号;通过对所述惯性时序信号进行端点识别,以将多关节多自由度连续运动过程按照各个自由度分解成多个阶段;对每个阶段的时序信号进行分割及特征提取,得到时序信号特征;基于长期依赖性捕捉所述时序信号特征的变化趋势以及基于短期相关性求解短时间内的运动意图变化,得到连续运动意图预测结果。本发明能够实现对日常运动动作的多关节联动连续运动意图识别,基于长期依赖性和短期相关性提高了长时间预测时预测结果的连续性与准确率。
技术关键词
运动意图识别方法
机器人交互
时序
信号特征
LSTM模型
滑动窗口
阶段
扩展卡尔曼滤波算法
表面肌电
短时间
端点
工频噪声
处理器
识别系统
多关节
系统为您推荐了相关专利信息
多路并行数据
信号生成方法
多路并行信号
时钟
周期
参数预测方法
注意力
预测建模
花朵授粉算法
参数预测系统
底层视觉特征
多模态
镜头
车辆行驶路径
语义特征
监测接收机
噪声信号功率
信号控制方法
时域特征
编码