【摘 要】
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现有的模仿学习研究所用的方法大多是离线地、一次性地对人体动作进行采集和学习,不能进行持续的学习。针对以上问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的仿人机器人动作模仿建模方
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现有的模仿学习研究所用的方法大多是离线地、一次性地对人体动作进行采集和学习,不能进行持续的学习。针对以上问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的仿人机器人动作模仿建模方法,从而实现动作的连续学习。首先对人体动作数据通过向量的方法的进行匹配计算,转换成便于仿人机器人学习的关节角度,再用关节角度计算得到角速度与角加速度,从而得到完整动作数据。再利用隐马尔可夫模型对动作数据建模,并完成新动作的动作识别,证明了向量方法的人体数据匹配计算的正确性,和基于隐马尔可夫模型建模的有效性。
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