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一种基于隐半马尔可夫模型的机械臂控制方法及系统

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本发明公开了一种基于隐半马尔可夫模型的机械臂控制方法及系统，其中方法包括：通过对获取的多组机械臂抓取过程观测数据建立对应的HMSS训练模型，再基于BIC准则从训练模型中选择最优模型；使用维特比算法对最优模型进行解码，得到隐藏的基元运动行为，建立基元运动库；计算HSMM新型前向概率，根据HSMM新型前向概率的滤波概率求得当前时刻被激活的运动基元，重新规划基元运动序列；最后基于DMP算法对每个运动基元建立基元轨迹模型，控制机械臂执行基元轨迹。本发明提高了机器的自主学习能力，同时具备稳定性和泛化性。

著录项

公开/公告号CN111872934A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-03

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN202010563175.9
发明设计人徐国政;杨赛;陈盛;高翔;王强;朱博;谭彩铭;
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申请日2020-06-19
分类号B25J9/16(20060101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人柏尚春
地址 210012 江苏省南京市雨花台区软件大道186号
入库时间 2023-06-19 08:47:24

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-01-31

授权

发明专利权授予

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