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基于动态系统的机器人模仿学习方法研究

         

摘要

针对当前机器人模仿学习过程中,运动模仿存在无法收敛到目标点以及泛化能力差的问题,引入一种基于动态系统(dynamical system,DS)的模仿学习方法.该方法通过高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)将示教运动数据建模为一非线性动态系统;将DS全局稳定的充分条件作为约束,以保证DS所生成的所有轨迹收敛到目标点;将动态系统模型的参数学习问题转化为求解一个约束优化问题,从而得到模型参数.以7bot机械臂为实验对象,进行仿真实验和机器人实验,实验结果表明:该方法学习的DS模型从不同起点生成的所有轨迹都收敛到目标点,轨迹平滑,泛化能力好.

著录项

  • 来源
    《智能系统学报》 |2019年第5期|1026-1034|共9页
  • 作者单位

    北京工业大学信息学部;

    北京 100124;

    北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室;

    北京100124;

    北京工业大学信息学部;

    北京 100124;

    北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室;

    北京100124;

    北京工业大学信息学部;

    北京 100124;

    北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室;

    北京100124;

    北京工业大学信息学部;

    北京 100124;

    北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室;

    北京100124;

    北京工业大学信息学部;

    北京 100124;

    北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室;

    北京100124;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 智能机器人;
  • 关键词

    机器人; 模仿学习; 轨迹层面; 高斯混合模型; 动态系统; 参数学习; 7bot机械臂; 泛化能力;

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