基于双空间交替学习的机器人运动技能获取

发布时间：2019-07-25 07:17

【摘要】：针对如何基于示范任务学习让机器人自主获得完成新任务的能力的难题,提出一种高斯混合回归结合路径积分策略提升(GMR-PI2)的表达、模仿和优化框架,同时采用基函数、策略表达权系数两个空间上交替搜索执行方案来解决上述问题.核心思想是当权系数探索到最佳逼近点附近时,根据经验最优轨迹集进行基函数的自重组,然后再重启权系数搜索,从而实现从示范任务到指标集约束任务的渐进运动技能获取.经典的轨迹规划过点实验结果表明该方法是有效和可行的.
【图文】：

１０）ｃｍ，对应关节坐标（０，０，０）ｒａｄ，终点为（－１６，４．５，１０）ｃｍ，对应关节坐标为（０．７０６８，１．１７９６４，０）ｃｍ，经历时间为１ｍｉｎ，示范轨迹基于最小抖动原则产生．新任务要求在０．２８ｍｉｎ，关节空间坐标为（０．５，０．２，０）ｃｍ，实现对第一个盒子的作业；０．３２ｍｉｎ，关节空间坐标为（０．２，０．８，０）ｃｍ，实现对第二个盒子的作业．同时关节起点、终点和经历时间与示范任务相同．图２展示了ｑ１，ｑ２和ｑ３的关节角θ随时间ｔ变化的曲线，ｔ可根据任务要求进行设置．图２中黑色曲线是示范学习生成的轨迹规划，可以看出它与本研究的新任务目标（图中的“＋”处）距离比较远．本研究应用ＧＭＲ－ＰＩ２、基函数自重组深度迭代后，关节轨迹如图３所示进行了学习和优化迁移，最后每个关节规划如绿色曲线所示，它们在０．２８ｍｉｎ（图２中的黑色”“＋”处）和０．３２ｍｉｎ（图２中的红色“＋”处）分别经过期望点，从而实现新任务．１—由ＬＷＲ－ＰＩ２学得；２—最终由ＧＭＲ－ＰＩ２学得．图２过两点的运动技能获取当新任务和示范任务差距较大时，，算法须交替地在基函数空间和权系数空间上（双空间上）分别进行权空间搜索和基函数自重组的学习，并重复多次才能习得满意的技能．图３和４分别展示了机器人关节ｑ１和ｑ２的运动技能获得的自主学习过程．上述实验中预设的０．２８ｍｉｎ和０．３２ｍｉｎ两个经过点在时间间隔上很短，但是在空间距离比较
【作者单位】： 武汉理工大学自动化学院;武汉理工大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61773299,51475347,51575412) 湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB357)
【分类号】：TP242

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本文编号：2518926