任务参数化高斯混合模型(task-parameterized Gaussian mixture model,TP-GMM)
文章目录1. 简介2. 提出方法2.1 方法概述1. 简介 在非流程化、非标准化的场景中,要完成无约束或弱约束的任务需要机器人在学习、规划和控制之间进行更密切的互动。面对这一挑战的一个先决条件是设计一个机器人应该做什么(它应该如何移动,它应该遵循什么行为)的通用表示,该表示与上述技术兼容,并且可以双边共享。特别是在不断变化的环境中,服务机器人的动作需要快速生成并适应当前的情况。 简单的概率混合模型可以用来模拟人类和机器人运动的自然变化,以及在学习、在线规划和最优控制之间建立联系。高斯混合模型提
原创
2021-09-10 19:46:10 ·
2040 阅读 ·
7 评论