【摘 要】
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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(ga
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773027);北京市自然科学基金项目(4182008);北京市自然科学基金项目/北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201610005010)
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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
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