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·186 智能系统学报 第11卷 1)通过Kinect采集骨骼点空间坐标,用于计算 (7):1000-1004 示教者运动过程的关节角变化信息的方法是可行 YU Jianjun,HAN Chunxiao,RUAN Xiaogang,et al.Ro- 的,能够为模型训练提供较好的数据支持。 bot imitation learning based on Gaussian processes[]. 2)经GMM编码和GMR泛化后,能够得到连 Journal of Beijing university of technology,2015,41(7): 1000-1004 续的平滑运动轨迹,且原始数据中的噪声得到很好 的处理,波动性大大降低,稳定性较好。 [8]CALINON S.Robot programming by demonstration:a prob- abilistic approach[M].Lausanne:EPFL Press,2009:75- 3)在上肢的动作模仿中,运动较平滑稳定,能 100 够用于复杂运动技能的学习,能够较灵活地执行遥 [9]赵妹颖,徐文杰,郑雪林,等.基于体感的机器人展示 操作任务,对面向搜救任务的机器人研究有一定的 系统研究与开发[J].机器人技术与应用,2012(6):54. 参考意义。 57. 4)在离线模式下,可实现动作记忆,进而实现 ZHAO Shuying,XU Wenjie,ZHENG Xuelin,et al.re- 动作的重复执行,而且可通过重采样方法对运动速 search and development of display system of Nao humanoid 度进行控制。 robot based on posture perception[J].Robot technique and 5)不足之处在于,下肢存在平衡控制的问题, application of robot,2012(6):54-57. 不能实现上下肢的协同运动。 [10]ALMETWALLY I,MALLEM M.Real-time tele-operation 下一步研究的方向是考虑引入闭环控制,解决 and tele-walking of humanoid Robot Nao using Kinect Depth Camera[C]//Proceedings of the 10th IEEE Interna- 下肢的平衡问题,实现上肢和下肢的协同动作,将整 tional Conference on Networking,Sensing and Control 个系统应用于远程遥操作任务,提高其实用性。 (ICNSC).2013 10th IEEE International Conference on 参考文献: Evry,France:IEEE,2013:463-466. [11]KOENEMANN J,BENNEWITZ M.Whole-body imitation [1]SCHAAL S.Is imitation learning the route to humanoid ro- of human motions with a Nao humanoid C//Proceedings bots?[J].Trends in cognitive sciences,1999,3(6): of the 7th ACM/IEEE International Conference on Human- 233-242. Robot Interaction HRI).2012 7th ACM/IEEE Interna- [2]BILLARD A,CALINON S,DILLMANN R,et al.Robot tional Conference onBoston,MA,USA:IEEE,2012: programming by demonstration M ]//SICILIANO B. 425-425. KHATIB O.Springer Handbook of Robotics.Berlin Heidel- [12]YANG Ningjia,DUAN Feng,WEI Yudi,et al.A study of berg:Springer,2008:1371-1394. the human-robot synchronous control system based on skel- [3]ENGLERT P,PARASCHOS A,DEISENROTH M P,et al. etal tracking technology [C]//Proceedings of IEEE Inter- Probabilistic model-based imitation learning[J].Adaptive national Conference on Robotics and Biomimetics RO- behavior,2013.21(5):388-403. BIO),Shenzhen,China,2013:2191-2196 [4]GRIBOVSKAYA E,KHANSARI-ZADEH S M,BILLARD [13]BISHOP C M.Pattern recognition and machine learning A.Learning non-linear multivariate dynamics of motion in [M].New York:Springer,2006:423-455. robotic manipulators[].The international journal of robot- 作者简介: ics research,2011,30(1):80-117. 于建均,女,1965年生,副教授。主 [5]LEE Sang H L,SUH I H,CALINON S,et al.Autonomous 要研究方向为智能机器人的仿生自主 framework for segmenting robot trajectories of manipulation 控制、智能计算与智能优化控制、复杂 task[J].Autonomous robots,2015,38(2):107-141. 过程建模、优化与控制。主持或参与国 [6]ASFOUR T,AZAD P,GYARFAS F,et al.Imitation learn- 家“863”计划项目、国家自然科学基金 ing of dual-arm manipulation tasks in humanoid robots[J]. 等省部级科研项目以及横向科研课题 International journal of humanoid robotics,2008,5(2): 多项;发表SCI、El、ISTP收录论文40余篇,获国家发明专 183-202. 利、实用新型专利、国家软件著作权等10余项。 [7]于建均,韩春晓,阮晓钢,等.基于高斯过程的机器人 模仿学习研究与实现[J].北京工业大学学报,2015,411) 通过 Kinect 采集骨骼点空间坐标,用于计算 示教者运动过程的关节角变化信息的方法是可行 的,能够为模型训练提供较好的数据支持。 2) 经 GMM 编码和 GMR 泛化后,能够得到连 续的平滑运动轨迹,且原始数据中的噪声得到很好 的处理,波动性大大降低,稳定性较好。 3) 在上肢的动作模仿中,运动较平滑稳定,能 够用于复杂运动技能的学习,能够较灵活地执行遥 操作任务,对面向搜救任务的机器人研究有一定的 参考意义。 4) 在离线模式下,可实现动作记忆,进而实现 动作的重复执行,而且可通过重采样方法对运动速 度进行控制。 5) 不足之处在于,下肢存在平衡控制的问题, 不能实现上下肢的协同运动。 下一步研究的方向是考虑引入闭环控制,解决 下肢的平衡问题,实现上肢和下肢的协同动作,将整 个系统应用于远程遥操作任务,提高其实用性。 参考文献: [1]SCHAAL S. Is imitation learning the route to humanoid ro⁃ bots? [ J]. Trends in cognitive sciences, 1999, 3 ( 6): 233⁃242. [2] BILLARD A, CALINON S, DILLMANN R, et al. Robot programming by demonstration [ M ] / / SICILIANO B, KHATIB O. Springer Handbook of Robotics. Berlin Heidel⁃ berg: Springer, 2008: 1371⁃1394. [3]ENGLERT P, PARASCHOS A, DEISENROTH M P, et al. Probabilistic model⁃based imitation learning [ J]. Adaptive behavior, 2013, 21(5): 388⁃403. [4] GRIBOVSKAYA E, KHANSARI⁃ZADEH S M, BILLARD A. Learning non⁃linear multivariate dynamics of motion in robotic manipulators[J]. The international journal of robot⁃ ics research, 2011, 30(1): 80⁃117. [5]LEE Sang H L, SUH I H, CALINON S, et al. Autonomous framework for segmenting robot trajectories of manipulation task[J]. Autonomous robots, 2015, 38(2): 107⁃141. [6]ASFOUR T, AZAD P, GYARFAS F, et al. Imitation learn⁃ ing of dual⁃arm manipulation tasks in humanoid robots[ J]. International journal of humanoid robotics, 2008, 5 ( 2): 183⁃202. [7]于建均, 韩春晓, 阮晓钢, 等. 基于高斯过程的机器人 模仿学习研究与实现[J]. 北京工业大学学报, 2015, 41 (7): 1000⁃1004. YU Jianjun , HAN Chunxiao , RUAN Xiaogang, et al. Ro⁃ bot imitation learning based on Gaussian processes [ J ]. Journal of Beijing university of technology, 2015, 41( 7): 1000⁃1004. [8]CALINON S. Robot programming by demonstration: a prob⁃ abilistic approach[M]. Lausanne: EPFL Press, 2009: 75⁃ 100. [9]赵姝颖, 徐文杰, 郑雪林, 等. 基于体感的机器人展示 系统研究与开发[J]. 机器人技术与应用, 2012(6): 54⁃ 57. ZHAO Shuying, XU Wenjie, ZHENG Xuelin, et al. re⁃ search and development of display system of Nao humanoid robot based on posture perception[ J]. Robot technique and application of robot, 2012 (6): 54⁃57. [10]ALMETWALLY I, MALLEM M. Real⁃time tele⁃operation and tele⁃walking of humanoid Robot Nao using Kinect Depth Camera[C] / / Proceedings of the 10th IEEE Interna⁃ tional Conference on Networking, Sensing and Control ( ICNSC). 2013 10th IEEE International Conference on Evry, France: IEEE, 2013: 463⁃466. [11]KOENEMANN J, BENNEWITZ M. Whole⁃body imitation of human motions with a Nao humanoid[C] / / Proceedings of the 7th ACM/ IEEE International Conference on Human⁃ Robot Interaction ( HRI). 2012 7th ACM/ IEEE Interna⁃ tional Conference onBoston, MA, USA: IEEE, 2012: 425⁃425. [12]YANG Ningjia, DUAN Feng, WEI Yudi, et al. A study of the human⁃robot synchronous control system based on skel⁃ etal tracking technology[C] / / Proceedings of IEEE Inter⁃ national Conference on Robotics and Biomimetics ( RO⁃ BIO), Shenzhen, China, 2013: 2191⁃2196. [13] BISHOP C M. Pattern recognition and machine learning [M]. New York: Springer, 2006: 423⁃455. 作者简介: 于建均,女,1965 年生,副教授。 主 要研究方向为智能机器人的仿生自主 控制、智能计算与智能优化控制、复杂 过程建模、优化与控制。 主持或参与国 家“863”计划项目、国家自然科学基金 等省部级科研项目以及横向科研课题 多项;发表 SCI、EI、ISTP 收录论文 40 余篇,获国家发明专 利、实用新型专利、国家软件著作权等 10 余项。 ·186· 智 能 系 统 学 报 第 11 卷
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