公开(公告)号：CN114758195B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202210505137.7

申请日：2022-05-10

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 兰旭光 ,  许杰 ,  王仕鸿 ,  陈星宇 ,  张家豪

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种可持续学习的人体运动预测方法，以传感器捕捉的人体关节点运动轨迹为输入，使用循环神经网络给出未来数秒的运动预测及其认知不确定性与随即不确定性，保存捕捉的运动轨迹使模型完成持续学习的训练。利用贝叶斯神经网络对观察到的人类运动的各种不确定性进行建模，以实现安全地在线地收集互动数据。记忆管理模块在一个有限的内存空间中维护了一个固定大小的知识样本库，样本采集模块在知识样本库和数据流中进行数据采样，参数更新模块基于知识蒸馏算法使得算法具有持续学习的能力。本发明使机器人具有在线的独立自主的持续学习能力，在与人交互中持续提升人体运动预测能力，以提高智能机器人作业和与人交互的安全性与可靠性。

公开(公告)号：CN114758195A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210505137.7

申请日：2022-05-10

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 兰旭光 ,  许杰 ,  王仕鸿 ,  陈星宇 ,  张家豪

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种可持续学习的人体运动预测方法，以传感器捕捉的人体关节点运动轨迹为输入，使用循环神经网络给出未来数秒的运动预测及其认知不确定性与随即不确定性，保存捕捉的运动轨迹使模型完成持续学习的训练。利用贝叶斯神经网络对观察到的人类运动的各种不确定性进行建模，以实现安全地在线地收集互动数据。记忆管理模块在一个有限的内存空间中维护了一个固定大小的知识样本库，样本采集模块在知识样本库和数据流中进行数据采样，参数更新模块基于知识蒸馏算法使得算法具有持续学习的能力。本发明使机器人具有在线的独立自主的持续学习能力，在与人交互中持续提升人体运动预测能力，以提高智能机器人作业和与人交互的安全性与可靠性。