【摘 要】
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鉴于OpenPose进行肢体识别复杂度较高,提出基于TfPose完成人体骨架提取,并采用神经网络集成学习方法对吊装指令肢体信号进行识别,完成智能化吊装操作。首先,采用D-H法对吊装
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鉴于OpenPose进行肢体识别复杂度较高,提出基于TfPose完成人体骨架提取,并采用神经网络集成学习方法对吊装指令肢体信号进行识别,完成智能化吊装操作。首先,采用D-H法对吊装机器人进行正运动学分析,确定卷扬机构工作空间范围,并使用共形几何代数方法求解其逆运动学,完成吊装机器人从当前位置运动到目标位置的数学建模;然后,基于TfPose获取人体骨架向量和RGB骨架图,以BP神经网络和InceptionV3网络为基分类器,采用神经网络集成学习方法确定最优化权重,完成吊装指令肢体信号识别;最后,将识别的吊装
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