53、工业装配任务的示范学习与机器人任务的可视化编程

工业装配任务的示范学习与机器人任务的可视化编程

1. 工业装配任务示范学习

1.1 不同方法对比

在工业装配任务的示范学习中，对比了几种不同的方法，包括演示过程中的平移、每个子技能使用 10 个径向基函数（RBF）的通用 CDMP 方法以及基于 MTM 的优化 CDMP 框架。在抓取、定位和释放子技能过程中，这些方法都能保持一定的准确性。不过，基于 MTM 的优化 CDMP 框架与每个子技能使用 10 个 RBF 的通用 CDMP 方法存在差异，在 z 维度上出现了明显的下降，这一差异用红色圆圈突出显示。

方法	特点	计算成本对比
每个子技能 10 个 RBF 的通用 CDMP 方法	能保持一定准确性	-
每个子技能 200 个 RBF 的通用 CDMP 方法	能精确匹配演示数据，包括移动子技能中人为引入的干扰	比每个子技能 10 个 RBF 的方法高 36%
基于 MTM 的优化 CDMP 框架	在保持准确性的同时有独特优势	比每个子技能 10 个 RBF 的方法仅高 6%

1.2 力测量验证