一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习方法

本发明提供一种基于意图理解与潜意识执行的机器人模仿学习方法，包括：收集多个机器人示范轨迹数据构成数据集，根据机器人示范轨迹数据计算意图影响量度；使用平滑滤波器对意图影响量度进行平滑处理，计算动态下采样频率，并对机器人示范轨迹数据进行下采样，生成意识轨迹数据集；建立基于深度学习的动作预测模型，利用意识轨迹数据集对深度学习的动作预测模型进行训练；将当前观测数据、传感器数据和动作数据输入到训练好的动作预测模型中，输出预测的未来动作序列，通过认知卸载机制和加权累积预测策略，进行下一时刻的执行动作的预测；将预测的下一时刻的执行动作反馈给机器人执行器，获取新的观测数据，重复上述步骤直到完成目标任务。