1. 经典DMP的问题
本文是上一篇文章[Dynamic Movement Primitives与UR5机械臂仿真]的续文,目的在于介绍经典DMP的问题及其解决办法。同样地,所有的源代码均开源,详见Github:
https://github.com/chauby/PyDMPs_Chauby
首先,我们还是从这个基本的DMP公式出发:
其中,非线性项 为:
其中, 是基函数,对于离散型的DMP来说是高斯基函数,对于节律型的DMP来说是冯米塞斯函数。 是对应基函数的权重。 来自于一个一阶系统:
其中, 是一个常数。
给定示教轨迹,则我们可以求得需要拟合的非线性函数为:
构造损失函数:
求解损失函数可得到非线性项 的权重值。损失函数的求解过程,这里不再细讲,读者可以参考我们的上一篇文章[

本文探讨了经典DMP算法存在的问题,特别是处理起点与终点相近的轨迹时的不足,并提出了改进措施。改进后的DMP算法能有效解决这些问题,实现更精准的轨迹复现。
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