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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于Tag‑UWB的手臂运动轨迹追踪方法，属于手臂姿态追踪技术领域；方法为：采用Tag‑UWB技术获取手臂关节位置坐标信息；使用最小二乘法对粗略的手臂关节位置坐标进行优化；采用EKF算法动态地调整状态估计，实现系统状态的最优估计；建立BiLSTM手臂轨迹追踪模型，对手臂运动轨迹数据进行端到端的学习和预测，对未来手臂位置和轨迹的预测。本发明通过PDoA定位模型，将采集到的数据换算成各个标签的空间坐标；有效提升了追踪系统的精度和性能，为高精度定位的需求提供支持，提高空间可扩展性；BiLSTM手臂轨迹预测模型，捕捉手臂轨迹中的变化特点；去除噪声，准确地呈现手臂的实际运动路径。
主权项：1.一种基于Tag-UWB的手臂运动轨迹追踪方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：采用Tag-UWB技术获取手臂关节位置坐标信息；步骤S2：使用最小二乘法对粗略的手臂关节位置坐标进行优化；步骤S3：采用EKF算法动态地调整状态估计，实现系统状态的最优估计；步骤S4：建立BiLSTM手臂轨迹追踪模型，对手臂运动轨迹数据进行端到端的学习和预测，实现对未来手臂位置和轨迹的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于Tag-UWB的手臂运动轨迹追踪方法
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