【摘 要】
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为了简化机械臂复杂的运动规划问题,且使机械臂具有适应新任务的泛化能力,研究并实现了一种基于循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的机械臂任务模仿系统.首先,由示教
【机 构】
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北京工业大学信息学部,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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国家自然科学基金资助项目（61375086）,高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20101103110007）,北京工业大学智能制造领域大科研推进计划资助项目（JZ041001201702）
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为了简化机械臂复杂的运动规划问题,且使机械臂具有适应新任务的泛化能力,研究并实现了一种基于循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的机械臂任务模仿系统.首先,由示教者进行原始任务示教并采集示教数据;其次,通过构建RNN对原始示教数据进行训练,得到机械臂对示教任务模仿的控制策略;然后,当任务发生变化时,观察新任务的运动并采集运动信息;最后,通过基于RNN的控制策略对新任务运动信息进行泛化输出,得到机械臂模仿新任务的控制信息,进而完成模仿.物理对象实验结果表明,系统具有简单高效
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