基于模仿学习的人机协作的研究

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人机协作是机器人领域的一个重要课题,通过人机协作可合并人机优势,从而更好地完成现场任务。然而,人机协作系统的建立需要大量的工作,特别是手动编程的工作需要有十分专业的机器人技术背景,这不利于人机协作的应用和推广。提出利用模仿学习的方式来对人机协作任务进行建模,通过交互概率模型对任务中人和机器人运动的时空差异性进行表达,并辅以肌电信号来提高人的任务识别率。该模型将任务识别和机器人协作运动轨迹的生成统一起来,仅通过任务的示范即可对该交互概率模型进行训练,并在协作型机器人Baxter上进行了实验验证。
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