基于图优化DWA算法的篮球运动员运球轨迹实时识别方法OA

针对篮球运动高速运球动作中,球员突破时会产生位移模糊及运动模糊效应,难以获取篮球运动员运球轨迹图,导致运球与实际轨迹间存在偏差的问题,提出基于图优化DWA(Dynamic Window Approach)算法的篮球运动员运球轨迹实时识别方法。获取目标运动员点云数据,并针对篮球场地及障碍项(其他运动员),建立栅格地图,构建运动学模型并建立动态窗口,模拟出目标运动员的多条运球预测轨迹,通过动态窗口判定轨迹安全情况,从多个维度评价确定最佳运球预测轨迹。根据所预测的轨迹,获取运球过程中的转折点及路径点,结合A*算法获取动态避障路线,通过剪枝算法得出轨迹图模型。通过设计启发函数构建最终评价函数,根据评价结果,确定轨迹图模型中的最优轨迹点,并利用贝塞尔曲线平滑处理所得轨迹,通过遍历图模型确定轨迹点优先级别,综合处理坐标得出平滑性较好的轨迹并可视化输出结果。实验结果表明,该方法所得识别的运动员运球与实际轨迹间的偏差小于5 cm,证明该方法识别篮球运动员运球轨迹准确性较高。