人机协作中多模态融合与骨骼优化的人体动作预测

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)09-0138-06

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人机协作中多模态融合与骨骼优化的人体动作预测

更新时间：2025-09-11

- 人机协作中多模态融合与骨骼优化的人体动作预测
- Issue 9, Pages: 138-143(2025)
- 作者机构：
  
  三峡大学机械与动力学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)09-0138-06
  CLC： TP18;TP391.41
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (9): 138-143.
DOI：

[J]. 2025, (9): 138-143. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)09-0138-06.

摘要

在复杂人机协作环境中，视觉遮挡和数据丢失问题使单得靠Kinect深度相机难以准确预测人体动作。为解决这一问题，提出了一种基于多模态信息融合与改进长短期记忆(LSTM)网络——BD-LSTM网络的三维人体动作预测方法。该方法融合了Kinect三维骨架数据与OpenPose提取的RGB图像关节点信息，并引入骨骼长度不变性和方向一致性约束以优化动作序列的映射关系。在四种典型人机协作情境下对本文模型进行了实验验证，比较了典型的预测模型LSTM、双向LSTM(BiLSTM)、循环神经网络(RNN)和本文BD-LSTM模型的预测误差，实验结果表明，BD-LSTM的预测误差最小，进一步证明了本文模型在预测精度和稳定性方面的优越性。

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关键词

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