该文提出了一种基于视觉信息和动态运动原语(dynamic movement primitive,DMP)模型的机器人示教学习方法。首先,利用双目摄像头拍摄数据,并基于掩膜原理、质心计算和坐标变换,实现基于视觉信息的场景目标位置识别;其次,基于DMP模型的技...该文提出了一种基于视觉信息和动态运动原语(dynamic movement primitive,DMP)模型的机器人示教学习方法。首先,利用双目摄像头拍摄数据,并基于掩膜原理、质心计算和坐标变换,实现基于视觉信息的场景目标位置识别;其次,基于DMP模型的技能学习算法,提出了初始位置和目标位置相同情况下的分段学习方法;最后,将上述目标识别算法和技能学习方法相结合并应用于机器人作业任务中,通过仿真实验验证了所提出示教学习方法的有效性,实现了机器人在位置空间上的技能泛化。该方法对于机器人示教学习以及人机技能传递的相关实践教学和应用研究具有重要意义。展开更多
文摘该文提出了一种基于视觉信息和动态运动原语(dynamic movement primitive,DMP)模型的机器人示教学习方法。首先,利用双目摄像头拍摄数据,并基于掩膜原理、质心计算和坐标变换,实现基于视觉信息的场景目标位置识别;其次,基于DMP模型的技能学习算法,提出了初始位置和目标位置相同情况下的分段学习方法;最后,将上述目标识别算法和技能学习方法相结合并应用于机器人作业任务中,通过仿真实验验证了所提出示教学习方法的有效性,实现了机器人在位置空间上的技能泛化。该方法对于机器人示教学习以及人机技能传递的相关实践教学和应用研究具有重要意义。
