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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明涉及机器人运动轨迹规划技术领域，提供了一种基于模仿学习的材料合成机器人运动规划方法及系统，该方法通过不同实验人员多次拖动主协作机器人完成材料制备实验任务，记录运动数据，生成运动轨迹数据；采用DTW算法进行预处理；使用GMM对预处理后的轨迹数据进行编码，然后使用GMR生成具有概率信息的综合教学轨迹数据，进而进行人工校正后得到专家轨迹数据；利用DMP和KMP对专家轨迹数据进行模型参数学习，得到参数轨迹数据；对参数轨迹数据进行任务复现，并实现相似场景下运动轨迹的泛化。该方法建立了材料实验人员与机器人之间技能传递的桥梁，避免了传统编程的复杂化操作，提升了工作效率。
主权项：1.一种基于模仿学习的材料合成机器人运动规划方法，其特征在于，所述方法包括：S1：通过不同实验人员多次拖动主协作机器人完成材料制备实验任务，记录运动数据，生成运动轨迹数据；S2：采用动态时间规整算法对所述运动轨迹数据进行预处理；S3：使用高斯混合模型对预处理后的运动轨迹数据进行编码，然后使用高斯混合回归生成具有概率信息的综合教学轨迹数据，对所述综合教学轨迹数据进行人工校正，得到专家轨迹数据；S4：利用动态运动基元和核化运动基元对所述专家轨迹数据进行模型参数学习，得到参数轨迹数据；S5：对所述参数轨迹数据进行任务复现，并根据实际环境变动，调整模型参数，实现运动轨迹的泛化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于模仿学习的材料合成机器人运动规划方法及系统
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