RGB-D图像引导的机器人操作任务模仿学习

当前机械臂抓取的模仿学习方法存在示教智能层次较低、忽略中间逻辑关系等问题,面向典型机器人定序抓取任务,提出一种RGB-D图像引导下基于HMM的机器人模仿学习方法。通过Kinect相机采集的RGB-D图像获得示教数据,基于HMM建立方块堆叠任务的离散数学模型,学习每一个子任务的环境特征状态识别和机械臂动作预测,通过完成一系列子任务最终完成堆叠任务。在仿真环境验证了方法的可行性和泛化能力,方块定序抓取任务平均环境特征识别准确率达到了98.5%。