一种基于DMP的机械臂模仿学习方法和装置

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一种基于DMP的机械臂模仿学习方法和装置
申请号:CN202510869287
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120395903A
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于DMP的机械臂模仿学习方法和装置,属于机器人技术领域,包括:用运动基元的方法拟合轨迹;根据示教或仿真轨迹,由最小二乘法得到运动基元的权重;提出一种新的轨迹重生成方法,通过设定新的起始点、终止点或缩放系数,生成具有相同几何特征的新轨迹;提出一种新的轨迹通过点策略,使得生成的新轨迹能够通过特定关键点;应用高斯过程,生成通过特定点的高阶平滑轨迹;用加权平均的方法生成满足几何特征的高阶平滑曲线;将生成的新轨迹代入新的DMP模型,建立动态系统模型;根据动态系统模型,用关节速度轨迹驱动机械臂关节,实现速度控制。本发明能够减少大量相似的工业编程工作,提高轨迹规划与控制的灵活性与效率。
技术关键词
模仿学习方法 动态系统模型 基元 驱动机械臂 高斯核函数 采样点 变量 加权方法 协方差矩阵 生成方式 曲线 轨迹跟踪控制 运动 机械臂系统 分段 表达式 加速度 速度控制器