[发明专利]一种机器人准周期运动演示学习方法

摘要

本发明公开了一种机器人准周期运动演示学习方法，依次采用分类、分解、建模以及合成技术实现机器人准周期运动的学习与泛化复现功能，即先利用分类方法确定运动轨迹为周期运动、非周期运动或准周期运动；再利用分解算法逐一将准周期运动分解为周期运动和非周期运动；然后分别对周期运动和非周期运动进行建模学习与预测，最后根据准周期运动的定义式将学习后的各分量合成一个新的准周期运动。本发明成功地表征了非结构环境下复杂的机器人运动轨迹‑准周期运动，有效地解决了该类复杂轨迹的传统自动规划系统方法的功能单一、普适性差等技术难题。

主权项

1.一种机器人准周期运动演示学习方法，其特征在于，包括：步骤1、当确定机器人运动轨迹为准周期运动时，对所述运动轨迹依次进行偏移量提取、谐波分离、包络提取以及相位识别，逐一将准周期运动分解为一系列周期运动和非周期运动；步骤2、采用高斯混合模型GMM和高斯混合回归GMR分别对周期运动和非周期运动中的各分量进行建模学习与预测；步骤3、根据如下定义式将学习后的各分量合成为新的准周期运动：其中，γ为偏移量，ξij为包络分量，χij为谐波分量，N为非线性组合的周期运动和非周期运动的数量，C为周期运动的傅里叶级数展开式中谐波成分的次数。