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公开(公告)号：CN112516559A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011379595.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种适用于滑雪训练台的动作评价与动作指导方法，属于运动训练评价指导领域。本发明采集滑雪训练者四种数据；划分训练者滑雪技能等级，记录技术评分，并计算得出对应滑行数据评分公式；结合训练者全身六个特征，将所述特征进行归一化处理，采用加权欧式距离法与专业滑雪者的特征进行相似性度量，将相似性度量结果进行线性拟合得到最终综合评分。本发明将滑雪者在滑雪训练台上的运动分为三个区域，分别在每个区域对训练者进行实时有针对性的训练指导。本发明通过实时数据显示能够实现对在滑雪训练台上的训练者实时动作指导；还能够通过存储四种关键数据方便训练者做历史训练数据对比分析，提升动作评价和动作指导效率和效果。
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公开(公告)号：CN111966954B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010832716.3
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开的一种大姿态四元数全角域转换欧拉角方法，属于姿态捕获及控制领域。本发明根据俯仰角的不同区间将姿态划分为三类，分别给出各区间内的四元数转换欧拉角的方法以及取舍的方法，实现全角域下的转换。本发明通过交叉迭代法解决俯仰角在死锁区间时偏航角和滚动角奇异的问题；通过正弦符号法解决俯仰角跨越±90°时转换结果选取错误的问题；解决全角域下四元数转换欧拉角的多值取舍问题；通过旋转矩阵内部信息对姿态进行解析预估，提高转化数值的精确度。本发明能够在浮点数运算能力不够强大的控制器上处理大姿态的四元数数据，实现大姿态四元数全角域转换欧拉角。本发明应用领域包括无人机大姿态避障、机器人位姿获取、人体关节姿态捕捉等领域。
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公开(公告)号：CN118689094A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410551237.2
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开的一种基于可解释强化学习的多智能体运动控制方法，属于无人系统运动控制领域。本发明实现方法为：构建多智能体运动控制系统并定义其状态空间和动作空间；基于胶囊网络结构构建具备可解释性的决策网络，基于决策网络将任意时刻智能体的状态数据作为输入，计算输出动作空间中动作的对应胶囊向量；构建保留可解释性的转换器将胶囊向量转换为动作价值；构建基于胶囊结构的MADDPG强化学习模型，解决无人系统运动控制领域中具备可解释性的强化学习模型设计问题；构建基于胶囊结构的强化学习模型中胶囊激活状态展示模块，以表征网络对多智能体运动控制的可解释性。本发明具有控制精度高、模型轻量化、可解释性强等优点。
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公开(公告)号：CN112347991B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011378481.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V30/226 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种基于隐马尔可夫分析滑雪运动序列的方法，属于运动姿态数据处理与分析领域。本发明实现方法为：通过对传感器采集到的滑雪者的原始姿态数据加窗处理，将原始姿态数据划分为时间序列上的数据帧后利用SVD和矩阵范数提取表示姿态矩阵的“象征值”。基于隐马尔可夫搭建滑雪运动序列的概率转移模型，并使用时间序列上的“象征值”序列优化滑雪运动序列的概率转移模型参数，计算出滑雪运动姿态序列隐状态的最优路径。通过最优隐状态路径和概率转移模型计算求得下一时刻各滑雪状态的概率，进而预测下一时刻的滑雪状态，根据对滑雪者滑雪的运动姿态预测数据能够评估滑雪者的运动状态，进而提升对滑雪训练者的训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112347991A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011378481.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于隐马尔可夫分析滑雪运动序列的方法，属于运动姿态数据处理与分析领域。本发明实现方法为：通过对传感器采集到的滑雪者的原始姿态数据加窗处理，将原始姿态数据划分为时间序列上的数据帧后利用SVD和矩阵范数提取表示姿态矩阵的“象征值”。基于隐马尔可夫搭建滑雪运动序列的概率转移模型，并使用时间序列上的“象征值”序列优化滑雪运动序列的概率转移模型参数，计算出滑雪运动姿态序列隐状态的最优路径。通过最优隐状态路径和概率转移模型计算求得下一时刻各滑雪状态的概率，进而预测下一时刻的滑雪状态，根据对滑雪者滑雪的运动姿态预测数据能够评估滑雪者的运动状态，进而提升对滑雪训练者的训练效果。
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公开(公告)号：CN111966954A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010832716.3
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开的一种大姿态四元数全角域转换欧拉角方法，属于姿态捕获及控制领域。本发明根据俯仰角的不同区间将姿态划分为三类，分别给出各区间内的四元数转换欧拉角的方法以及取舍的方法，实现全角域下的转换。本发明通过交叉迭代法解决俯仰角在死锁区间时偏航角和滚动角奇异的问题；通过正弦符号法解决俯仰角跨越±90°时转换结果选取错误的问题；解决全角域下四元数转换欧拉角的多值取舍问题；通过旋转矩阵内部信息对姿态进行解析预估，提高转化数值的精确度。本发明能够在浮点数运算能力不够强大的控制器上处理大姿态的四元数数据，实现大姿态四元数全角域转换欧拉角。本发明应用领域包括无人机大姿态避障、机器人位姿获取、人体关节姿态捕捉等领域。
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公开(公告)号：CN118655884A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410540496.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种多无人船协同包围方法，属于多无人船协同控制领域。本发明实现方法为：采用基于GWO参数优化的CNN‑BiLSTM模型进行逃逸船轨迹预测；将协同包围任务分解为包围点设定、分配、跟踪3个相互交替的子环节；考虑包围点分布的均衡性、与障碍物的最小距离以及对逃逸船的拦截效果，设计评价函数建立包围点设定模型，基于粒子群算法进行包围点设定模型求解；考虑追捕船到包围点的距离成本、转向成本、障碍物密度，基于匈牙利算法实现包围点最优分配；考虑逃逸船安全域禁入和追捕船组内避碰，设计改进快速行进平方法实现追捕船到所分配包围点的动态路径规划；通过分层求解方法求解动态目标跟踪问题，形成追捕船包围编队，实现多船协同包围。
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公开(公告)号：CN115457440A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211107136.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于单目视频评估滑雪回转水平的方法，属于滑雪回转运动领域。本发明实现方法为：捕捉人体各关节三维坐标并进行运动学反解求取人体各节段姿态角；使用人体各节段姿态角和人体解剖学参数求取各节段质心坐标，通过节段质量加权计算得到人体质心坐标，推导运动学参数。通过分析单目视频采集得到的运动学参数构建关键评价指标，关键评价指标是结合单目视频采集各关节三维坐标结构特点、滑雪回转运动特点和滑雪回转动力学模型特点得到的。根据单目视频采集分析得到的人体运动学参数，利用关键评价指标评估滑雪回转水平，提高滑雪回转水平评估精度和效率。本发明能够进一步应用于滑雪回转运动的分析、指导评估，改进滑雪者运动水平。
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公开(公告)号：CN112516559B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011379595.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种适用于滑雪训练台的动作评价与动作指导方法，属于运动训练评价指导领域。本发明采集滑雪训练者四种数据；划分训练者滑雪技能等级，记录技术评分，并计算得出对应滑行数据评分公式；结合训练者全身六个特征，将所述特征进行归一化处理，采用加权欧式距离法与专业滑雪者的特征进行相似性度量，将相似性度量结果进行线性拟合得到最终综合评分。本发明将滑雪者在滑雪训练台上的运动分为三个区域，分别在每个区域对训练者进行实时有针对性的训练指导。本发明通过实时数据显示能够实现对在滑雪训练台上的训练者实时动作指导；还能够通过存储四种关键数据方便训练者做历史训练数据对比分析，提升动作评价和动作指导效率和效果。
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