基于Kinect的Nao机器人动作模仿系统的研究与实现

发布时间：2021-03-04 17:16

　　为避开复杂繁琐的底层运动控制,使机器人能够通过学习实现运动技能的获取,有效提高其智能性,将体态感知技术与仿人机器人Nao相结合,以机器人的模仿学习框架为指导,开发并实现了基于Kinect的Nao机器人动作模仿系统。利用Kinect体感摄像机的骨骼跟踪技术,采集示教者骨骼点信息,经预处理后得到示教数据,通过高斯混合模型（GMM）对示教数据进行表征学习,经高斯混合回归（GMR）泛化处理后,映射到Nao机器人中,实现动作的模仿。实验结果表明,Nao机器人能够进行实时和离线的动作模仿,运动轨迹平滑而稳定,动作模仿的效果较好。 

【文章来源】：智能系统学报. 2016,11(02)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 Nao机器人模仿学习系统构建
2 示教数据的获取
    2.1 示教者骨骼点信息采集
    2.2 Nao机器人关节自由度与骨骼点的映射关系推导
    2.3 关节示教信息的获取
3 示教数据的表征与泛化
    3.1 示教数据的表征与泛化
    3.2 实验设计与分析
4 基于模仿学习的Nao机器人行为动作的实现
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高斯过程的机器人模仿学习研究与实现[J]. 于建均,韩春晓,阮晓钢,刘涛.  北京工业大学学报. 2015(07)
[2]基于体感的机器人展示系统研究与开发[J]. 赵姝颖,徐文杰,郑雪林,田洪娜.  机器人技术与应用. 2012(06)



本文编号：3063593