59、机械工程前沿：机器人编程模仿框架与EDM参数优化探索

机械工程前沿：机器人编程模仿框架与EDM参数优化探索

1. 机器人编程模仿框架

1.1 理论基础

在机器人编程领域，通过模仿进行编程是一种创新的方法。其中，高斯混合模型（GMM）的参数可以由先验概率 $\pi_k$、均值向量 $\mu_k$ 和协方差矩阵 $\Sigma_k$ 来描述。具体的概率公式为：
[p(\varepsilon_j|k) = N(\varepsilon_j; \mu_k, \Sigma_k) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi)^D|\Sigma_k|}}e^{-0.5(\varepsilon_j - \mu_k)^T\Sigma_k^{-1}(\varepsilon_j - \mu_k)}]
通过GMM编码的轨迹会被高斯混合回归（GMR）模型用于检索通用轨迹。回归过程会估计给定时间分量下空间分量的条件期望，从而在每个时间步评估条件期望，以获取轨迹的通用形式。

1.2 实验设计

为了评估该方法的能力，进行了一项特定任务的轨迹生成实验，以机器人喷涂操作为目标应用。实验步骤如下：
1. 人类演示者在需要喷涂的物体上移动手部，形成手部轨迹。
2. 框架为机器人提供类似的末端执行器轨迹。实验使用的机器人型号为ABB - IRB 120，具有垂直铰接结构和球形手腕。
3. 用户演示了两种不同复杂程度的轨迹：
- 第一种是绘制扁平物体的矩形轮廓，机器人末端执行器形成矩形轨迹。
- 第二种是为同一物体演示螺旋轨迹。每种情况进行了三次演示。
4. 实验中生成的轨迹在泛化阶段进一步处理，以获取机器人可执行的轨迹。
5. 最终将检索到的轨迹输入机器人控