基于SPM-LSTM算法的乒乓球空间轨迹预测研究

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)02-0059-05

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基于SPM-LSTM算法的乒乓球空间轨迹预测研究

更新时间：2025-09-11

- 基于SPM-LSTM算法的乒乓球空间轨迹预测研究
- Issue 2, Pages: 59-63(2023)
- 作者机构：
  
  华东交通大学电气与自动化工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)02-0059-05
  CLC： G846;TP183;TP391.41
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (2): 59-63.
DOI：

[J]. 2023, (2): 59-63. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)02-0059-05.

摘要

针对乒乓球空间运动轨迹问题，提出了一种新的乒乓球运动轨迹预测方法。对于轨迹预测中的轨迹点跟踪问题，设计了一种基于深度学习的多目视觉轨迹提取系统，实现乒乓球精准轨迹跟踪。在轨迹提取的基础上，提出了一种结合简单物理运动(SPM)模型和长短期记忆(LSTM)神经网络的轨迹预测模型(SPM-LSTM)

利用SPM模型的乒乓球物理约束关系，采用LSTM神经网络迭代训练SPM模型预测值与真实轨迹值之间的偏差数据。实验结果表明：提出的轨迹预测方法能够实现乒乓球轨迹预测。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于实时视觉的乒乓球机器人标定和轨迹跟踪技术研究[D]. 张远辉.浙江大学,2009(04)

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