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基于双空间交替学习的机器人运动技能获取  
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【英文篇名】 Robot motor skill acquisition with alternate learning in two spaces
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【作者】 傅剑; 陈思明; 庞牧野; 娄平;
【英文作者】 Fu Jian; Chen Siming; Pang Muye; Lou Ping; School of Automation; Wuhan University of Technology; School of Information;
【作者单位】 武汉理工大学自动化学院; 武汉理工大学信息学院;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 机器人学习; 基函数自重组; 混合高斯回归; 路径积分策略提升; 轨迹规划;
【英文关键词】 robot learning; basis function auto-encoding; Gaussian mixture regression; path integral policy improvement; trajectory planning;
【摘要】 针对如何基于示范任务学习让机器人自主获得完成新任务的能力的难题,提出一种高斯混合回归结合路径积分策略提升(GMR-PI2)的表达、模仿和优化框架,同时采用基函数、策略表达权系数两个空间上交替搜索执行方案来解决上述问题.核心思想是当权系数探索到最佳逼近点附近时,根据经验最优轨迹集进行基函数的自重组,然后再重启权系数搜索,从而实现从示范任务到指标集约束任务的渐进运动技能获取.经典的轨迹规划过点实验结果表明该方法是有效和可行的.
【英文摘要】 To achieve the ability for fulfilling the new task based on the learning form demonstration(LfD),a framework was proposed to represent the policy,imitation learning and optimization for robot intelligent trajectory planning was conducted,based on Gaussian mixture regression and policy improvement with path integral strategy(GMR-PI2).Meanwhile,self-reconstruction of the basis function and search of the weight coefficient of the policy expression were performed in two spaces alternately to conquer above probl...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61773299,51475347,51575412); 湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB357)
【更新日期】 2017-10-26
【分类号】 TP242
【正文快照】 让机器人具有与人类相似的运动技能是机器人领域的研究人员一直孜孜以求的目标.近年来示范学习结合强化学习(LfDRL)框架被成功应用于机器人运动技能的获取[1-2].通过反向驱动或遥操作机器人进行任务示范,该框架可以自动导出机器人完成任务的轨迹规划可行解,进而通过经验试探和?

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