摘要
本发明针对单条示教轨迹的不确定性带来动作建模误差,以及使用动态运动基元方法对多维运动轨迹泛化能力不足的问题,提出一种协作机器人运动轨迹技能学习方法,首先将多条示教轨迹进行时间对齐;然后利用LSTM对多条示教轨迹进行建模和回归;最后结合改进的DMP算法,将轨迹在空间进行泛化。本发明公开的一种协作机器人运动轨迹技能学习方法具有运动轨迹建模精度高、生成的轨迹适应性强、运动轨迹技能学习效果好等优点。
技术关键词
轨迹
协作机器人
学习方法
运动
基元
动态时间规整算法
时间序列信息
时间序列特征
示教数据
优化准则
建模误差
网络
时序特征
变量
非线性
加速度
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错误报警
分布式边缘
报警终端
数字孪生模型
卡尔曼滤波补偿
轨迹规划方法
车辆状态数据
控制单元
车辆行驶轨迹
加速度
文本特征向量
跟踪方法
图像特征向量
特征提取模块
文本编码器