基于SVR-LSTM的人体上肢运动遮挡轨迹补偿方法

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摘要： 在人机协作过程中，由于光照条件等环境因素和机器人设备摆放等遮挡原因，导致使用基于视觉的运动捕捉设备对人体运动进行捕捉时时间序列的轨迹数据有缺失，进而导致意图识别不准确，增加了机器人运动的不确定性。因此，提出了一种基于支持向量回归（support vector regression，SVR）和长短期记忆（long short-term memory，LSTM）的人体上肢运动时间序列轨迹缺失补偿方法。（剩余12890字）

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