【摘 要】
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在人机交互领域,通过识别和生成人类动作进行模仿学习是一个重要的研究方向。本文展示了一种利用隐马尔科夫模型(HMM)【7】和Kinect设备的新方法。机器人使用HMM识别捕捉到的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助,项目批准号:51475334
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在人机交互领域,通过识别和生成人类动作进行模仿学习是一个重要的研究方向。本文展示了一种利用隐马尔科夫模型(HMM)【7】和Kinect设备的新方法。机器人使用HMM识别捕捉到的人体动作后,再利用之前习得的HMM模型生成相似的动作。与传统方法不同,我们的系统在生成机器人动作时仅使用识别时学习到的HMM模型,且机器人无需记录使用过渡方法(如动态运动基元法DMP【1】)时需要的轨迹数据。不仅如此,因为动作数据是由HMM生成的,所以可以通过调整参数来改变机器人的动作速度。最后为了提高动作的精确度,引入了增广拉格朗日乘子法(ALM)【9】对生成的动作轨迹进行微调,使其能在保持动作风格的情况下精确地到达目标点。
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