【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器技能模仿学习领域，涉及一种基于动态运动原语与人工势场法的实时技能轨迹生成方法。
技术介绍
1、随着技术的发展，机器人开始逐渐被应用于服务行业，传统的技能大多是通过人类手动编程的方式实现，这种方法耗时耗力，并且场景和任务目标改变就需要重新编程。因此从人类演示中学习技能策略的机器人模仿学习方法开始兴起。基于模仿学习得到的技能能够适应不同的场景以及目标状态，能够自适应地生成需要的技能轨迹，从而完成技能序列的执行。
2、常用的技能学习算法，比如动态运动原语(dynamic movement primitives，dmp)算法有着较好的泛化能力，但演示轨迹中起始点和目标点接近时，后续的泛化可能会产生过度放大问题，并且dmp会导致轨迹的镜像问题，以及末端轨迹相似度问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术提出了一种基于动态运动原语与人工势场法的实时技能轨迹生成方法，避免不需要的镜像能力，减小轨迹的过度放大，提高末端轨迹相似度，其具体技术方案
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【技术保护点】
1.一种基于动态运动原语与人工势场法的实时技能轨迹生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的实时技能轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤1中，基于物体关键点构建物体坐标系，收集各个时刻的物体坐标系信息形成轨迹以表征为技能，轨迹均表示在机器人基坐标系下，演示轨迹的表达式如下：
3.根据权利要求2所述的实时技能轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤2中，通过计算出动态运动原语算法公式中非线性项的权重，对轨迹形状进行加权学习。
4.根据权利要求3所述的实时技能轨迹生成方法，其特征在于，计算非线性项的权重，具体表达式如下：
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