原文服务方: 西安工程大学学报       
摘要:
提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)-高斯混合回归(Gaussian mixture regression,GMR)的机器人动作学习方法,以实现机器人对示教缝纫动作的学习。采用改进的OPENPOSE模型识别示教缝纫动作,并运用标签融合方法更正关节点标签,解决缝纫过程中因布料遮挡造成的关节定位失败问题。以人体上肢关节的坐标变化作为缝纫动作训练样本,采用时间间隔将轨迹样本分割成运动基元,并运用GMM对每段运动基元和时间进行混合编码,得到高斯分量的回归函数。应用GMR对运动基元进行运动预测,生成缝纫动作轨迹,更新回归函数的高斯参数,实现工人上肢缝纫动作的学习。通过轨迹跟踪的仿真实验以及与Kalman方法进行实验对比,验证了本文缝纫动作学习方法的平稳性和有效性。
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文献信息
篇名 机器人示教缝纫动作的学习方法
来源期刊 西安工程大学学报 学科
关键词 缝纫机器人 OPENPOSE模型 示教动作 高斯混合模型 高斯混合回归
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 电子信息与机电工程
研究方向 页码范围 76-84
页数 8页 分类号 TP242
字数 语种 中文
DOI 10.13338/ji.ssn.1674-649x.2022.01.011
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研究主题发展历程
节点文献
缝纫机器人
OPENPOSE模型
示教动作
高斯混合模型
高斯混合回归
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
西安工程大学学报
双月刊
1674-649X
61-1471/N
大16开
1986-01-01
chi
出版文献量(篇)
3377
总下载数(次)
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总被引数(次)
15983
论文1v1指导