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基于体感交互的仿人服务机器人增强示教学习的研究

陈怡帆  李欣  
【摘要】:仿人服务机器人在许多的方面已经取得了重大的进步,比如关键零部件,行走平衡与协调运动控制、语音识别与交互等,但是离实用还相差甚远,其主要原因在于仿人服务机器人缺乏环境感知和学习能力。为了提高服务机器人对环境的适应性,通过自主搭建的仿人机器人平台,以孔棒装配为背景,提出了在非结构化环境下基于多坐标系下示教学习数据重构和多重GMM混合方法,解决了非结构化环境下示教数据的建模与复现问题,提高了机器人对环境的适应性。首先介绍了基于3D打印技术的仿人服务机器人的制作以及控制系统,然后介绍仿人服务机器人的运动学模型,仿人服务机器人的装配过程的数据采集,最后实现仿人机器人的非结构化环境下的轨迹生成。

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