基于动态系统的机器人模仿学习方法研究

• 作者: 于建均 姚红柯 安硕 左国玉 阮晓钢
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 模仿学习 轨迹层面 高斯混合模型 动态系统 参数学习 7bot机械臂 泛化能力
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 1026-1034
• 页数: 9页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 6344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201807018

摘要

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模型从不同起点生成的所有轨迹都收敛到目标点,轨迹平滑,泛化能力好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左国玉	北京工业大学信息学部	26	195	7.0	13.0
5	阮晓钢	北京工业大学信息学部	240	2182	23.0	35.0
9	于建均	北京工业大学信息学部	46	241	8.0	13.0
13	姚红柯	北京工业大学信息学部	1	0	0.0	0.0