Resumen

Con el fin de mejorar la capacidad de planificación del golpe de fondo de la línea de golpe de bádminton, este estudio diseña un método de planificación de la línea de golpe de fondo de bádminton basado en el aprendizaje profundo. En primer lugar, se utiliza el método de aprendizaje adaptativo de trayectorias de primitivas de movimiento para diseñar los nodos de la línea de golpe y el espacio de trayectoria, con el fin de construir el modelo de estructura de cuadrícula distribuida más corta de la línea de golpe. Luego, se analizan los parámetros de restricción de la planificación de la ruta de golpeo, y luego se controla la posición de golpeo y la postura del jugador de acuerdo con la posicionamiento de nodos y la optimización de la ruta más corta. Finalmente, la optimización adaptativa del proceso de planificación de la ruta se realiza combinando el método de aprendizaje profundo. Los resultados de la simulación muestran que este método tiene una buena capacidad de control de aprendizaje y un buen rendimiento de convergencia,

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Planificación; Bádminton; Fondo de la pista; Línea de golpeo; Aprendizaje profundo; Optimización
• Keywords:Planning; Badminton; Backcourt; Stroke line; Deep learning; Optimization