【摘 要】
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为避开复杂繁琐的底层运动控制,使机器人能够通过学习实现运动技能的获取,有效提高其智能性,将体态感知技术与仿人机器人Nao相结合,以机器人的模仿学习框架为指导,开发并实现
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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为避开复杂繁琐的底层运动控制,使机器人能够通过学习实现运动技能的获取,有效提高其智能性,将体态感知技术与仿人机器人Nao相结合,以机器人的模仿学习框架为指导,开发并实现了基于Kinect的Nao机器人动作模仿系统。利用Kinect体感摄像机的骨骼跟踪技术,采集示教者骨骼点信息,经预处理后得到示教数据,通过高斯混合模型（GMM）对示教数据进行表征学习,经高斯混合回归（GMR）泛化处理后,映射到Nao机器人中,实现动作的模仿。实验结果表明,Nao机器人能够进行实时和离线的动作模仿,运动轨迹平滑而稳定,动作模仿
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