[发明专利]基于时间粒度提升的动态目标不确定运动轨迹预测方法有效
| 申请号： | 202010421011.2 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111667099B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 张云洲;夏崇坤;王磊;陈昕;秦操;暴吉宁;李奇 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0442;H04W4/029;G06F30/27;G06F16/29 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 陈玲玉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于目标检测与机器人操作领域，公开了基于时间粒度提升的动态目标不确定运动轨迹预测方法，包括如下步骤：利用机器人视觉处理模块采集原始运动轨迹数据通过标准化，作为训练集；通过粒度分割实现轨迹数据的粒度化；通过时间粒度提升策略，选择合适的基预测器权重系数并完成训练，构建高精度协同预测模型；通过滚动迭代和基预测器集成获得多步高精度预测值。本方法通过粒度化提取轨迹的有效特征，在保持训练时间基本不变的情况下，大幅度提高了动态目标不确定运动轨迹的预测精度和准确率，还增强了算法对噪声信息的抗干扰能力，对于后续机器人实施自主动态操作具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时间 粒度 提升 动态 目标 不确定 运动 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
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