在书写任务中的基于轨迹匹配的模仿学习
针对书写任务中运动轨迹较复杂的问题,引入基于轨迹匹配的模仿学习算法对书写轨迹进行表征和泛化,进而实现机器人书写技能的获取。机器人从示教者处获取示教数据,利用高斯混合模型( Gaussian mixture model, GMM)进行编码,学习示教行为的本质特征,通过高斯混合回归进行泛化处理,实现行为再现。实验结果表明：该方法具有良好的行为编码能力和抗干扰性,能够实现轨迹可连续的汉字书写,通过对GMM的扩展能够进行多任务学习,进而实现轨迹不可连续汉字的书写,泛化效果较好。
机器人、模仿学习、书写任务、高斯混合模型、高斯混合回归
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TP242.6(自动化技术及设备)
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课题20101103110007
2016-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1144-1152
