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利用高斯过程进行虚拟环境中人机交互的安全运动预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的人体运动预测框架，结合了人体关节约束和场景约束，利用高斯过程回归模型预测人体运动。通过在线上下文感知约束模型，利用 UR5 机器人手臂实现了实时性能。模拟和实验结果表明，考虑这些约束条件后，高斯过程框架性能显著改善。
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关键要点
- 人体运动预测是人机协作的重要步骤。
- 提出了一种新颖的人体运动预测框架，结合了人体关节约束和场景约束。
- 框架利用高斯过程回归模型预测人体运动。
- 结合在线上下文感知约束模型以利用任务相关的运动。
- 在UR5机器人手臂上实现了实时性能。
- 模拟和实验结果表明，考虑约束条件后，高斯过程框架性能显著改善。
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