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基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法
被引量：
2
1
作者
金聪聪
刘安东
+1 位作者
LIU Steven
张文安
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1771-1781,共11页
提出一种基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法.现有的动态系统稳定估计器方法可以通过非线性优化来确保学习系统的全局稳定性,但是存在确定高斯混合分量个数困难以及稳定性和精度无法兼顾的问题.因此,根据贝叶斯非参数模型...
提出一种基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法.现有的动态系统稳定估计器方法可以通过非线性优化来确保学习系统的全局稳定性,但是存在确定高斯混合分量个数困难以及稳定性和精度无法兼顾的问题.因此,根据贝叶斯非参数模型可以自动确定合适分量个数的特性,采用狄利克雷过程高斯混合模型对演示进行初始拟合.随后利用参数化二次李雅普诺夫函数重新推导新的稳定性约束,有效地解决了动态系统稳定估计器方法中稳定性和精度难以兼顾的问题.最后,在LASA数据库和Franka-panda机器人上的实验验证了新方法的有效性和优越性.
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关键词
示教学习
动态系统
贝叶斯非参数模型
高斯混合模型
李雅普诺夫函数
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职称材料
题名
基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法
被引量：
2
1
作者
金聪聪
刘安东
LIU Steven
张文安
机构
浙江
工业
大学
信息
工程
学院
德国凯泽斯劳滕工业大学电气与计算机工程系
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1771-1781,共11页
基金
浙江省自然科学基金重大项目(LD21F030002)
国家自然科学基金(61822311,61973275)资助。
文摘
提出一种基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法.现有的动态系统稳定估计器方法可以通过非线性优化来确保学习系统的全局稳定性,但是存在确定高斯混合分量个数困难以及稳定性和精度无法兼顾的问题.因此,根据贝叶斯非参数模型可以自动确定合适分量个数的特性,采用狄利克雷过程高斯混合模型对演示进行初始拟合.随后利用参数化二次李雅普诺夫函数重新推导新的稳定性约束,有效地解决了动态系统稳定估计器方法中稳定性和精度难以兼顾的问题.最后,在LASA数据库和Franka-panda机器人上的实验验证了新方法的有效性和优越性.
关键词
示教学习
动态系统
贝叶斯非参数模型
高斯混合模型
李雅普诺夫函数
Keywords
Learning from demonstration
dynamical system
Bayesian nonparametric model
Gaussian mixture model
Lyapunov function
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法
金聪聪
刘安东
LIU Steven
张文安
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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