技術(shù)特征：

1.基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述對所述運(yùn)動數(shù)據(jù)和所述相機(jī)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過程包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述融合與優(yōu)化的過程包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述對所述相機(jī)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后輸入預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)姿態(tài)估計模型中的過程包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)姿態(tài)估計模型的訓(xùn)練方法包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述指定損失函數(shù)為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述權(quán)重調(diào)節(jié)系數(shù)的配置方法包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)獎勵函數(shù)包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及動作捕捉數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，公開基于光慣融合全身動作捕捉的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法，包括：對目標(biāo)人體的多個關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行測量和記錄；對佩戴在目標(biāo)人體上的所有慣性傳感器進(jìn)行初次校準(zhǔn)和記錄，同時對布置在周圍的所有相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定；在目標(biāo)人體執(zhí)行指定動作的過程中，同步采集獲取目標(biāo)人體的動作采樣數(shù)據(jù)；動作采樣數(shù)據(jù)包括慣性傳感器對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)和相機(jī)對應(yīng)的相機(jī)圖像數(shù)據(jù)；對運(yùn)動數(shù)據(jù)和相機(jī)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后進(jìn)行融合與優(yōu)化，得到優(yōu)化后的關(guān)節(jié)姿態(tài)四元數(shù)據(jù)和人體動作序列數(shù)據(jù)；將人體動作序列數(shù)據(jù)輸入人形機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，配置預(yù)設(shè)獎勵函數(shù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，能夠提高機(jī)器人的學(xué)習(xí)效率和動作執(zhí)行的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：張群,季毅君,張昭,余天昊,范蓉,陳慎之,周至,鄭宇龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海青瞳視覺科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15