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基于改进ProMPs的机器人姿态轨迹模仿学习
1
作者
伍家俊
黎奕辉
陈燊豪
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第10期46-49,共4页
针对概率运动基元(ProMPs)在学习机器人姿态轨迹时忽略数据背后的非线性约束导致姿态轨迹推断精度低的问题,提出了一种黎曼流形上的改进ProMPs方法。该方法采用单位四元数作为机器人姿态表达方式。首先,将ProMPs的学习过程与黎曼流形上...
针对概率运动基元(ProMPs)在学习机器人姿态轨迹时忽略数据背后的非线性约束导致姿态轨迹推断精度低的问题,提出了一种黎曼流形上的改进ProMPs方法。该方法采用单位四元数作为机器人姿态表达方式。首先,将ProMPs的学习过程与黎曼流形上的极大似然估计与对数映射相结合实现示教姿态轨迹的概率建模;然后,利用黎曼流形上的指数映射对ProMPs的推断轨迹还原为机器人姿态轨迹;最后,在UR5机器人进行了实验评估。结果表明,该算法相较于原始ProMPs在姿态轨迹推断精度与轨迹平滑度方面分别提升56%与35%,并能使机器人更快地到达目标姿态。
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关键词
机器人
模仿学习
单位四元数
概率运动基元
黎曼流形
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职称材料
题名
基于改进ProMPs的机器人姿态轨迹模仿学习
1
作者
伍家俊
黎奕辉
陈燊豪
机构
广东工业大学机电工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第10期46-49,共4页
基金
国家自然科学基金项目(62203126)
广东省重点研发计划项目(2020B090928002)。
文摘
针对概率运动基元(ProMPs)在学习机器人姿态轨迹时忽略数据背后的非线性约束导致姿态轨迹推断精度低的问题,提出了一种黎曼流形上的改进ProMPs方法。该方法采用单位四元数作为机器人姿态表达方式。首先,将ProMPs的学习过程与黎曼流形上的极大似然估计与对数映射相结合实现示教姿态轨迹的概率建模;然后,利用黎曼流形上的指数映射对ProMPs的推断轨迹还原为机器人姿态轨迹;最后,在UR5机器人进行了实验评估。结果表明,该算法相较于原始ProMPs在姿态轨迹推断精度与轨迹平滑度方面分别提升56%与35%,并能使机器人更快地到达目标姿态。
关键词
机器人
模仿学习
单位四元数
概率运动基元
黎曼流形
Keywords
robots
imitation learning
unit quaternion
probabilistic movement primitives
riemannian manifolds
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进ProMPs的机器人姿态轨迹模仿学习
伍家俊
黎奕辉
陈燊豪
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
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