【摘 要】
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针对机器人模仿学习示教样本数据量小、学习得到的动作策略泛化能力弱等问题,笔者以双臂机器人为研究对象,提出一种基于Transformer网络的模仿学习方法。该方法首先通过多次
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目“冗余双臂机器人在线运动规划关键技术研究”(项目编号:Y201839374)。
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针对机器人模仿学习示教样本数据量小、学习得到的动作策略泛化能力弱等问题,笔者以双臂机器人为研究对象,提出一种基于Transformer网络的模仿学习方法。该方法首先通过多次迭代增强样本数据,然后基于Transformer网络学习新的动作策略数据。仿真结果表明,借助神经网络的学习能力和泛化能力,该方法实现了机械臂动作的模仿学习,具有一定的泛化性,且与同类算法相比具有较高的精度。
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