摘要
本申请公开了一种位姿预测方法、设备及介质,涉及数据处理技术领域。方法包括:获取历史位姿序列;根据数据分解算法分解历史位姿序列,得到历史位姿序列对应的k'个子模态分量;确定k'个子模态分量中高频子模态分量和低频子模态分量;根据高频子模态分量、低频子模态分量及位姿预测模型,确定位姿预测序列;位姿预测序列中包括按照时序排列的多个未来位姿数据,位姿预测模型至少包括:第一位姿预测子模型、第二位姿预测子模型及融合子模型,第一位姿预测子模型用于接收高频子模态分量,第二位姿预测子模型用于接收低频子模态分量,第一位姿预测子模型和第二位姿预测子模型的输出为融合子模型的输入,融合子模型用于输出位姿预测序列。
技术关键词
分解算法
训练样本集
位置更新
序列
阶段
时序
接收高频
数据处理技术
标签
电子设备
存储器
计算机
处理器
重构
可读存储介质
指令
系统为您推荐了相关专利信息
预测分析方法
分层结构模型
水库底泥
应力场
因子
序列特征
药物
注意力
word2vec模型
非临时性计算机可读存储介质
数据识别方法
矩阵
视觉特征
文本特征向量
注意力
极性翻转
电力无线专网通信
信号接收方法
LMS算法
信号发送方法