[发明专利]一种基于模型置信度和高斯过程的机器人轨迹预测方法有效
| 申请号： | 202111089958.9 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113771034B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 李慧平;郎宁;陶修业;张卓 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模型置信度和高斯过程的机器人轨迹预测方法，属于目标跟踪与人工智能领域。本发明旨在解决现有的基于学习的方法严重依赖于训练数据集，在数据稀疏区域轨迹预测精度较低的问题，首先建立基于模型置信度的机器人决策概率模型，然后利用模型生成的概率路径获得增广数据集，并利用增广数据集训练高斯过程模型，结合高斯过程和RRT设计机器人长期运动轨迹预测算法，提高了数据稀疏情况下机器人长期运动轨迹预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 置信 过程 机器人 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
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