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机器人运动轨迹的模仿学习综述
文献摘要：
作为机器人技能学习中的一个重要分支,模仿学习近年来在机器人系统中得到了广泛的应用.模仿学习能够将人类的技能以一种相对直接的方式迁移到机器人系统中,其思路是先从少量示教样本中提取相应的运动特征,然后将该特征泛化到新的情形.本文针对机器人运动轨迹的模仿学习进行综述.首先详细解释模仿学习中的技能泛化、收敛性和外插等基本问题;其次从原理上对动态运动基元、概率运动基元和核化运动基元等主要的模仿学习算法进行介绍;然后深入地讨论模仿学习中姿态和刚度矩阵的学习问题、协同和不确定性预测的问题以及人机交互中的模仿学习等若干关键问题;最后本文探讨了结合因果推理的模仿学习等几个未来的发展方向.
文献关键词：
机器人技能学习;模仿学习;运动基元;轨迹学习
中图分类号：
作者姓名：
黄艳龙;徐德;谭民
作者机构：
英国利兹大学计算机系利兹 LS29JT 英国;中国科学院自动化研究所精密感知与控制研究中心 北京 100190中国;中国科学院大学人工智能学院 北京 101408中国;中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190中国
文献出处：
引用格式：
[1]黄艳龙;徐德;谭民-.机器人运动轨迹的模仿学习综述)[J].自动化学报,2022(02):315-334
A类：
机器人技能学习,轨迹学习
B类：
机器人运动,运动轨迹,模仿学习,机器人系统,运动特征,收敛性,外插,基本问题,动态运动基元,核化,刚度矩阵,学习问题,定性预测,人机交互,因果推理
AB值：
0.208899
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