一种基于轨迹模仿的机器人汉字书写学习方法技术

本发明专利技术涉及一种基于轨迹模仿的汉字书写学习方法，属于人工智能和机器人学习领域。本发明专利技术将基于轨迹匹配的模仿学习引入到机器人书写技能的学习中，通过高斯混合模型对示教数据进行编码，提取轨迹特征，通过高斯混合回归对数据重构，得到轨迹的泛化输出，进而实现轨迹可连续汉字书写技能的学习。通过多次示教的方法对书写过程中的干扰问题加以处理，提高方法的容噪性。在基本高斯混合模型的基础上进行了多任务扩展，将一个复杂的汉字分解为若干部分，分别对分解的每一部分进行轨迹编码和重构，将其应用于离散轨迹的生成，实现了轨迹不可连续的汉字书写。本发明专利技术实现的汉字书写泛化效果良好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能和机器人学习领域，特别涉及基于轨迹匹配的模仿学习在机器人书写技能中的实现，即一种基于轨迹模仿的汉字书写学习方法。
技术介绍
随着机器人研究的不断发展，其运动行为越来越复杂，对于运动规律不易获取的复杂运动，如汉字书写任务，传统的算法实现，即有经验的“专家”通过底层的运动控制获取运动技能，变得越来越困难，甚至不可能实现。此时，机器人需要具备学习的能力，提高其智能性，使其能够在传统方法不易或不能实现的情况下，找到有效的控制策略以完成复杂的运动任务。模仿学习(Imitation Learning)是机器人学习的一种方式，是机器人智能性的重要体现，在机器人仿生学中占有重要地位。所谓模仿学习是指模仿者(机器人)通过“观察”示教者(人或机器人)的运动行为，学习运动控制策略，进而获取运动技能。根据模仿的生物仿生机制，机器人模仿学习可归结为行为获取、行为表征、行为再现这三个问题，分别对应示教数据采集，提取行为特征进行表征学习和泛化输出的过程。表征和泛化是模仿学习的重点，其典型方法有插值法，动态系统法及概率模型法，插值法能够快速生成轨迹，但具有时间依赖性，对干扰敏感；动态系统法将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于轨迹模仿的汉字书写学习方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)获取汉字书写的二维示教数据ξ＝{ξs,ξt}，其中，ξs，ξt分别表示示教信息的空间值和时间值；(2)基于高斯混合模型GMM对示教数据进行编码学习，实现轨迹表征；设第j个示教数据点为ξj＝{ξs,j,ξt,j}，j＝{1,2,…,N}，其中，N是单次示教包含的数据点的个数，ξs,j是空间坐标值或节点角，ξt,j是时间值；假设每一个数据点ξj服从如下概率分布：p(ξj)=Σk=1Kp(k)p(ξj|k)---(1)]]>其中，p(k)是先验概率，p(ξj|k)是条件概率分布，服从高斯分布，于是，整个示教数...

【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹模仿的汉字书写学习方法，其特征在于，具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：于建均，门玉森，阮晓钢，徐骢驰，于乃功，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11