【摘要】：針對(duì)如何基于示范任務(wù)學(xué)習(xí)讓機(jī)器人自主獲得完成新任務(wù)的能力的難題,提出一種高斯混合回歸結(jié)合路徑積分策略提升(GMR-PI2)的表達(dá)、模仿和優(yōu)化框架,同時(shí)采用基函數(shù)、策略表達(dá)權(quán)系數(shù)兩個(gè)空間上交替搜索執(zhí)行方案來解決上述問題.核心思想是當(dāng)權(quán)系數(shù)探索到最佳逼近點(diǎn)附近時(shí),根據(jù)經(jīng)驗(yàn)最優(yōu)軌跡集進(jìn)行基函數(shù)的自重組,然后再重啟權(quán)系數(shù)搜索,從而實(shí)現(xiàn)從示范任務(wù)到指標(biāo)集約束任務(wù)的漸進(jìn)運(yùn)動(dòng)技能獲取.經(jīng)典的軌跡規(guī)劃過點(diǎn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法是有效和可行的.
【圖文】：

１０）ｃｍ，對(duì)應(yīng)關(guān)節(jié)坐標(biāo)（０，０，０）ｒａｄ，終點(diǎn)為（－１６，４．５，１０）ｃｍ，對(duì)應(yīng)關(guān)節(jié)坐標(biāo)為（０．７０６８，１．１７９６４，０）ｃｍ，經(jīng)歷時(shí)間為１ｍｉｎ，示范軌跡基于最小抖動(dòng)原則產(chǎn)生．新任務(wù)要求在０．２８ｍｉｎ，關(guān)節(jié)空間坐標(biāo)為（０．５，０．２，０）ｃｍ，實(shí)現(xiàn)對(duì)第一個(gè)盒子的作業(yè)；０．３２ｍｉｎ，關(guān)節(jié)空間坐標(biāo)為（０．２，０．８，０）ｃｍ，實(shí)現(xiàn)對(duì)第二個(gè)盒子的作業(yè)．同時(shí)關(guān)節(jié)起點(diǎn)、終點(diǎn)和經(jīng)歷時(shí)間與示范任務(wù)相同．圖２展示了ｑ１，ｑ２和ｑ３的關(guān)節(jié)角θ隨時(shí)間ｔ變化的曲線，ｔ可根據(jù)任務(wù)要求進(jìn)行設(shè)置．圖２中黑色曲線是示范學(xué)習(xí)生成的軌跡規(guī)劃，可以看出它與本研究的新任務(wù)目標(biāo)（圖中的“＋”處）距離比較遠(yuǎn)．本研究應(yīng)用ＧＭＲ－ＰＩ２、基函數(shù)自重組深度迭代后，關(guān)節(jié)軌跡如圖３所示進(jìn)行了學(xué)習(xí)和優(yōu)化遷移，最后每個(gè)關(guān)節(jié)規(guī)劃如綠色曲線所示，它們?cè)冢埃玻福恚椋睿▓D２中的黑色”“＋”處）和０．３２ｍｉｎ（圖２中的紅色“＋”處）分別經(jīng)過期望點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)新任務(wù)．１—由ＬＷＲ－ＰＩ２學(xué)得；２—最終由ＧＭＲ－ＰＩ２學(xué)得．圖２過兩點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)技能獲取當(dāng)新任務(wù)和示范任務(wù)差距較大時(shí)，，算法須交替地在基函數(shù)空間和權(quán)系數(shù)空間上（雙空間上）分別進(jìn)行權(quán)空間搜索和基函數(shù)自重組的學(xué)習(xí)，并重復(fù)多次才能習(xí)得滿意的技能．圖３和４分別展示了機(jī)器人關(guān)節(jié)ｑ１和ｑ２的運(yùn)動(dòng)技能獲得的自主學(xué)習(xí)過程．上述實(shí)驗(yàn)中預(yù)設(shè)的０．２８ｍｉｎ和０．３２ｍｉｎ兩個(gè)經(jīng)過點(diǎn)在時(shí)間間隔上很短，但是在空間距離比較
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;武漢理工大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61773299,51475347,51575412) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014CFB357)
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：2518926