声明
致谢
摘要
图目录
表目录
1.1 背景和意义
1.2 研究现状
1.2.1 数据获取
1.2.2 动作策略学习
1.2.3 动作回报学习
1.2.4 外力估计
1.3 本文研究内容和主要贡献
1.4 本文组织结构
2.1 引言
2.2 示教动作的人机对应
2.2.1 仿射空间与仿射变换
2.2.2 基于仿射变换的人机动作对应
2.3 动作建模及泛化
2.3.1 基于高斯混合模型的动作建模方法
2.3.2 结合高斯混合模型和动态运动单元的动作生成方法
2.4 关节运动轨迹生成
2.4.1 基于序列二次规划的关节运动轨迹生成
2.4.2 初值选择
2.5 实验结果
2.5.1 数据采集
2.5.2 人机动作对应结果
2.5.3 仿人动作的建模和泛化结果
2.5.4 关节轨迹生成算法的效果
2.6 本章小结
3.1 引言
3.2 动作分段与回报学习
3.2.1 问题描述
3.2.2 基于滑动窗口轨迹的逆强化学习算法
3.2.3 基于动态规划的分段点搜索优化算法
3.3 动作生成
3.3.1 目标泛函的构建
3.3.2 目标泛函的优化
3.4 实验结果
3.4.1 仿真操作任务
3.4.2 水杯搬运任务
3.5 本章小结
第4章 基于扰动卡尔曼滤波器的未知外力估计与碰撞响应
4.1 引言
4.2 系统框架
4.3 半参数逆动力学模型辨识方法
4.3.1 刚体动力学模型辨识
4.3.2 基于多层感知机的模型误差补偿
4.4 扰动卡尔曼滤波器
4.4.1 过程模型和观测模型
4.4.2 扰动卡尔曼滤波算法
4.5 保证安全的碰撞检测和响应策略
4.5.1 碰撞检测
4.5.2 安全响应
4.6 实验结果
4.6.1 逆动力学模型建模结果
4.6.2 外力估计结果
4.6.3 碰撞检测和安全响应结果
4.7 本章小结
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
作者简历
攻读博士学位期间的主要研究成果