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摘要
为解决机器人演示学习过程中演示数据优化、动作与任务策略的存储调用问题，提出一种利用基元库思想的演示学习方法。动作学习采用专家拖动机械臂执行动作获取演示数据，利用高斯混合模型与高斯混合回归提升数据质量，由动态运动基元算法转换为基函数的权重值。策略学习将任务步骤创建为动作基元，向基元内添加得到的权重值并构建包含任务执行策略的基元名片，由基元组成基元库完成存储。执行任务时从基元库中有序调用基元，利用YOLOv5目标检测网络和AlexNet图像分类网络检测目标信息，匹配动作并泛化出具有原动作特征的新动作。该方法实现了从演示中学习动作与策略存储，根据实际目标组合合适动作完成任务。钢筋绑扎实验创建5个动作基元，通过专家演示学习10个动作，机器人利用动作基元库成功完成水平面与竖直面钢筋交叉点绑扎任务说明其有效性。
- 出版日期2023
- 单位河北工业大学
