盡管體育鍛煉有明顯的優(yōu)勢(shì)，但健身專業(yè)人士的幫助并不總是可用的。在這種情況下，類人機(jī)器人可以幫助糾正不正確的技術(shù)并與用戶互動(dòng)。

機(jī)器人可以學(xué)習(xí)姿勢(shì)和運(yùn)動(dòng)模式。然后它檢測(cè)用戶的姿勢(shì)并將其與從記憶中回憶的練習(xí)進(jìn)行比較。開發(fā)了一種新版本的 Grow-When-Required Network (GWR)，以便機(jī)器人可以適應(yīng)多種體型。

為用戶提供了引人入勝且易于理解的反饋。機(jī)器人的平板電腦反映了來自攝像頭的實(shí)時(shí)視頻，錯(cuò)誤的關(guān)節(jié)位置用紅色標(biāo)記。虛擬化身的實(shí)驗(yàn)表明，所建議的方法優(yōu)于 GWR 的其他變體，并且對(duì)于旋轉(zhuǎn)和平移等擾動(dòng)具有足夠的魯棒性。

為了檢測(cè)和糾正體育鍛煉，開發(fā)了具有循環(huán)連接、情景記憶和新型子節(jié)點(diǎn)機(jī)制的 Grow-When-Required 網(wǎng)絡(luò) (GWR)，以學(xué)習(xí)身體運(yùn)動(dòng)和姿勢(shì)的時(shí)空關(guān)系。一旦進(jìn)行了練習(xí)，每幀的姿勢(shì)和運(yùn)動(dòng)信息就會(huì)存儲(chǔ)在 GWR 中。對(duì)于每一幀，將當(dāng)前姿勢(shì)和運(yùn)動(dòng)對(duì)與 GWR 的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行比較，不僅可以反饋?zhàn)藙?shì)，還可以反饋運(yùn)動(dòng)速度。在實(shí)際場(chǎng)景中，體育鍛煉由物理治療師等專家進(jìn)行，然后作為 Pepper 等人形機(jī)器人的參考，對(duì)患者執(zhí)行相同鍛煉的情況提供反饋。然而，這種方法帶來了兩個(gè)挑戰(zhàn)。第一的，GWR 還必須考慮與人形機(jī)器人的距離和用戶在人形機(jī)器人的相機(jī)視野中的位置，這需要對(duì)用戶在人形機(jī)器人視野中的定位具有魯棒性。其次，由于姿勢(shì)和動(dòng)作都取決于原始表演者的身體測(cè)量值，因此專家的練習(xí)不能輕易用作參考。本文通過設(shè)計(jì)一種架構(gòu)來解決第一個(gè)挑戰(zhàn)，該架構(gòu)允許關(guān)于視場(chǎng)中心的平移和旋轉(zhuǎn)容差。對(duì)于第二個(gè)挑戰(zhàn)，我們?cè)试S GWR 根據(jù)增量數(shù)據(jù)在線增長(zhǎng)。為了進(jìn)行評(píng)估，我們創(chuàng)建了一個(gè)帶有虛擬化身的新型運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)集，稱為 Virtual-Squat 數(shù)據(jù)集?？傮w，

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