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摘要:
面向入-机器人交互共融环境对机械臂仿人运动规划的重大需求,本文提出了一种基于强化学习的机器人手臂仿人运动规划方法.首先,基于人体手臂的结构特征,设计了体现机械臂运动特性的肩夹角、肘夹角和腕关节运动角,并采用正态性和相关性分析方法,对VICON运动捕捉系统获取的人体手臂运动数据进行分析,以获取人臂运动特性规则.然后,根据不同的运动特性规则,设计对应的回报函数,并采用强化学习方法进行机械臂仿人运动模型的训练.最后,搭建机械臂仿人运动平台,实验统计仿人运动的成功率为91.25%,验证了所提规划方法的可行性和有效性,可用于提高机械臂运动的仿人性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于强化学习的机器人手臂仿人运动规划方法
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 人臂运动特性 仿人运动规划 强化学习 运动捕捉系统
年,卷(期) 2021,(12) 所属期刊栏目 生物信息检测|Bioinformation Detection Technology
研究方向 页码范围 136-145
页数 10页 分类号 TP391|TH86
字数 语种 中文
DOI 10.19650/j.cnki.cjsi.J2108032
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研究主题发展历程
节点文献
人臂运动特性
仿人运动规划
强化学习
运动捕捉系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
总被引数(次)
146776
相关基金
上海市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.lawyee.net/Act/Act_Display.asp?RID=46696
项目类型:面上项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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