WO2022105635A1 - 一种机器人运动技能学习方法及系统 - Google Patents
一种机器人运动技能学习方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- WO2022105635A1 WO2022105635A1 PCT/CN2021/129342 CN2021129342W WO2022105635A1 WO 2022105635 A1 WO2022105635 A1 WO 2022105635A1 CN 2021129342 W CN2021129342 W CN 2021129342W WO 2022105635 A1 WO2022105635 A1 WO 2022105635A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- robot
- model
- learning
- latent space
- data
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 54
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 50
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 28
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 25
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 16
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 10
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 claims description 8
- 241000282412 Homo Species 0.000 claims description 7
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 claims description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 abstract 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/0081—Programme-controlled manipulators with master teach-in means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J17/00—Joints
- B25J17/02—Wrist joints
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/08—Programme-controlled manipulators characterised by modular constructions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
Definitions
- an embodiment of the present invention also provides a robot motor skill learning system, the system comprising:
- a conversion module used for establishing variable constraints in the latent space, and screening the data sample set after dimensionality reduction processing in combination with the variable constraints to generate a latent space data set;
- the processing module is configured to perform normalization processing on the data sample set to obtain a normalized data set; calculate the covariance matrix of the data sample set, and calculate the eigenvalues of the covariance matrix ; Determine the transformation matrix used in the dimension reduction process based on the eigenvalues, and construct a dimension reduction data set in combination with the normalized data set.
- FIG. 1 shows a schematic flowchart of a robot motor skill learning method in an embodiment of the present invention.
- ⁇ j is the teaching information mapped into the hidden space
- k) is the corresponding probability density function
- ⁇ k , u k , ⁇ k are the parameters of the kth Gaussian mixture model, which can be solved by the maximum likelihood estimation method;
- the conversion module 203 is used for establishing variable constraints in the latent space, and screening the data sample set after dimensionality reduction processing in combination with the variable constraints to generate a latent space data set;
- the implementation process of the present invention includes:
- the solving module 205 is used for predicting the robot motion control training model based on the recurrent neural network, solving the model optimization solution, and converting the model optimization solution into the actual control amount of the robot, so as to realize the learning of the robot movement skills.
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
本发明公开了一种机器人运动技能学习方法及系统,其方法包括:获取人类拖动示教的数据样本集;基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理;在隐空间内建立变量约束条件,并结合所述变量约束条件对降维处理后的数据样本集进行筛选,生成隐空间数据集;采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型;基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量。在本发明实施例中,通过利用少量人类示教数据且同时兼顾机器人本体的固有约束可实现机器人运动技能的自主学习,有效地提高算法的泛化能力与编程效率。
Description
本发明涉及机器人与人工智能领域,尤其涉及一种机器人运动技能学习方法及系统。
机器人运动技能可实现机器人对给定任务的运动规划与运动指令生成,是机器人智能化的基础。针对实现机器人在复杂环境与任务下的自主运动这一研究热点,如何将人类的操作技能赋予机器人成为关键所在。传统上通常采用离线编程或者示教式编程,通过对运动任务进行几何化描述以及结合机器人运动学模型与插值方法进行计算求解,但这类方法存在对复杂任务的适应性不强、任务描述困难、对同类型任务需要重复编程等缺点。
随着人工智能技术的兴起,相关技术人员提出以数据驱动的方式从人类操作数据中提取出人类操作特点,并通过模拟人类操作特点来实现机器人的运行生成。这种纯数据驱动的学习方法能够有效提高机器人的任务适应性与编程效率,但是在运行过程中为借鉴人类对复杂任务与环境的适应能力,存在以下不足:(1)人类示教数据有限,尤其当机器人位型不佳(如临近关节限幅、临近奇异点等)时缺乏有效的训练数据;(2)需要大量实验数据进行采集标注,使得所搭建的神经网络结构庞大,算法的硬件实现较为困难。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,本发明提供了一种机器人运动技能学习方法及系统,通过利用少量人类示教数据且同时兼顾机器人本体的固有约束可实现机器人运动技能的自主学习,有效地提高算法的泛化能力与编程效率。
为了解决上述问题,本发明提出了一种机器人运动技能学习方法,所 述方法包括:
获取人类拖动示教的数据样本集;
基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理;
在隐空间内建立变量约束条件,并结合所述变量约束条件对降维处理后的数据样本集进行筛选,生成隐空间数据集;
采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型;
基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
可选的,所述获取人类拖动示教的数据样本集包括:
基于人类对机器人所执行的若干次拖动示教,依次记录所述机器人在每一次拖动示教过程中的采样时间与采样数据,其中所述采样数据包括所述机器人的关节角矩阵与末端执行位置矩阵。
可选的,所述基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理包括:
对所述数据样本集进行归一化处理,获取归一化数据集;
计算所述数据样本集的协方差矩阵,并计算所述协方差矩阵的特征值;
基于所述特征值确定降维处理所利用到的转换矩阵,并结合所述归一化数据集构建出降维数据集。
可选的,所述在隐空间内建立变量约束条件包括:
根据机器人的运动学性质,构建所述机器人的关节速度与末端速度之间的等式约束条件以及所述机器人关节角度的不等式约束条件,并结合所述转换矩阵分别将所述等式约束条件与所述不等式约束条件映射到隐空间内表示。
可选的,所述采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型包括:
确定所述隐空间数据集中所包含的样本数量为K,并为每一组样本数据构建一个高斯混合模型;
以导入的隐空间时间信息为查询点,基于混合高斯回归法对K个高斯 混合模型进行空间值估计与回归处理,输出机器人运动控制训练模型。
可选的,所述基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机器人运动技能的学习包括:
以学习评价指标为判定条件,构建递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行迭代更新与最优化问题求解,获取模型优化解;
将所述模型优化解从隐空间映射到初始采样空间,获取所述机器人的实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
另外,本发明实施例还提供了一种机器人运动技能学习系统,所述系统包括:
获取模块,用于获取人类拖动示教的数据样本集;
处理模块,用于基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理;
转换模块,用于在隐空间内建立变量约束条件,并结合所述变量约束条件对降维处理后的数据样本集进行筛选,生成隐空间数据集;
学习模块,用于采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型;
求解模块,用于基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
可选的,所述处理模块用于对所述数据样本集进行归一化处理,获取归一化数据集;计算所述数据样本集的协方差矩阵,并计算所述协方差矩阵的特征值;基于所述特征值确定降维处理所利用到的转换矩阵,并结合所述归一化数据集构建出降维数据集。
可选的,所述学习模块用于确定所述隐空间数据集中所包含的样本数量为K,并为每一组样本数据构建一个高斯混合模型;以导入的隐空间时间信息为查询点,基于混合高斯回归法对K个高斯混合模型进行空间值估计与回归处理,输出机器人运动控制训练模型。
可选的,所述求解模块用于以学习评价指标为判定条件,构建递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行迭代更新与最优化问题求解, 获取模型优化解;将所述模型优化解从隐空间映射到初始采样空间,获取所述机器人的实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
在本发明实施例中,基于少量人类示教数据以及机器人系统模型的先验知识,通过增加考虑机器人的物理约束特征与示教数据的等式性质特征,可实现机器人运动技能的自主学习,同时兼顾人类对复杂任务与环境的高适应能力,能够有效地提高算法的泛化能力与编程效率。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见的,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的机器人运动技能学习方法的流程示意图;
图2是本发明实施例中的机器人运动技能学习系统的结构组成示意图。
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1,图1示出了本发明实施例中的机器人运动技能学习方法的流程示意图。
如图1所示,一种机器人运动技能学习方法,所述方法包括如下步骤:
S101、获取人类拖动示教的数据样本集;
本发明实施过程包括:基于人类对机器人所执行的若干次拖动示教,依次记录所述机器人在每一次拖动示教过程中的采样时间X
t,i,j与采样数据 X
s,i,j,其中所述采样数据X
s,i,j包括所述机器人的关节角矩阵θ
s,i,j与末端执行位置矩阵x
s,i,j,最终可获取到数据样本集为X
s={θ
s,x
s}。
需要说明的是,本发明设定人类对所述机器人执行n(i=1,…,n)次拖动示教,且每一次拖动示教可采集到T(j=1,…,T)个样本数据,此时所述数据样本集X
s中包含有N=n×T组样本数据。
S102、基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理;
本发明实施过程包括:
(1)对所述数据样本集进行归一化处理,获取归一化数据集;
(2)计算所述数据样本集X
s的协方差矩阵为
并利用现有的正交三角分解法或者其他典型算法计算出所述协方差矩阵Σ的特征值为λ
i(i=1,2,…,d),其中d为所述数据样本集X
s的信息维度,同时获取特征值λ
i所对应的特征向量为v
i;
(3)基于所述特征值λ
i确定降维处理所利用到的转换矩阵,并结合所述归一化数据集构建出降维数据集。
具体的,首先由技术人员设定降维的阈值为0.98,此时可根据不等式
确定所述数据样本集X
s在降维处理后的隐空间维度D,即说明隐空间内包含有D个特征向量,并基于该隐空间维度D构建出转换矩阵为A=[v
1,…,v
D]∈{A
θ,A
x,A
y};其次将所述数据样本集X
s转换到该隐空间内表示为:
其中,A
θ、A
x、A
y均为转换矩阵A的拆分形式,A
x为最左侧几列向量所组成的矩阵,A
y为最右侧几列向量所组成的矩阵,A
θ为中间几列向量所组成的矩阵,具体列数将根据实际降维后特征值的数量所决定。
S103、在隐空间内建立变量约束条件,并结合所述变量约束条件对降维处理后的数据样本集进行筛选,生成隐空间数据集;
本发明实施过程包括:
(1)提取所述机器人的速度信息为:
(2)根据机器人的运动学性质,构建所述机器人的关节速度与末端速度之间的等式约束条件为:
结合所述转换矩阵A将上述等式约束条件映射到隐空间内表示为:
其中,
为所述机器人的末端速度,
为映射到该隐空间内的末端速度,
为所述机器人的关节角速度,
为映射到该隐空间内的关节角速度,
为映射到该隐空间内的关节角,
为所述数据样本集中的所有关节角数据的均值,且各个参数可从上述速度信息中直接获取,J(x)为所述机器人的雅克比矩阵;
(3)构建所述机器人关节角度的不等式约束条件为:
结合所述转换矩阵A将上述不等式约束条件映射到隐空间内表示为:
(4)根据上述所规定的两个约束条件,对降维处理后的数据样本集(即所述降维数据集ξ
s)进行内部筛选并剔除出异常数据,形成隐空间数据集。
S104、采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型;
本发明实施过程包括:
(1)确定所述隐空间数据集中所包含的样本数量为K,并为每一组样本数据构建一个高斯混合模型为:
p(k)=π
k
其中,ξ
j为映射到该隐空间内的示教信息,且ξ
j={ξ
t,ξ
s}={X
t,ξ
s},ξ
i∈ξ
s,p(k)为先验值,p(ξ
i|k)为其对应的概率密度函数,π
k、u
k、Σ
k均为第k个高斯混合模型的参数,可采用极大似然估计法求解而来;
(2)以导入的隐空间时间信息为查询点,基于混合高斯回归法对K个高斯混合模型进行空间值估计与回归处理,输出机器人运动控制训练模型。
其次可通过结合K个高斯混合模型,搭建机器人运动控制训练模型为:
其中,β
k为第k个高斯混合模型对隐空间时间信息ξ
t的贡献,p(ξ
t|k)为第k个高斯混合模型的概率密度分布,p(ξ
t|i)为特定第i个高斯混合模型的概率密度分布。
S105、基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机 器人运动技能的学习。
本发明实施过程包括:
(1)以学习评价指标为判定条件,构建递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行迭代更新与最优化问题求解,获取模型优化解;
具体的,首先定义学习评价指标H为:
其次,结合所述学习评价指标H,并利用所述机器人运动控制训练模型构建相应的递归神经网络为:
再对上述递归神经网络进行迭代更新与最优化问题求解,获取模型优化解为:
在本发明实施例中,基于少量人类示教数据以及机器人系统模型的先验知识,通过增加考虑机器人的物理约束特征与示教数据的等式性质特征,可实现机器人运动技能的自主学习,同时兼顾人类对复杂任务与环境的高适应能力,能够有效地提高算法的泛化能力与编程效率。
实施例
请参阅图2,图2示出了本发明实施例中的机器人运动技能学习系统的 结构组成示意图。
如图2所示,一种机器人运动技能学习系统,所述系统包括如下:
获取模块201,用于获取人类拖动示教的数据样本集;
本发明实施过程包括:基于人类对机器人所执行的若干次拖动示教,依次记录所述机器人在每一次拖动示教过程中的采样时间X
t,i,j与采样数据X
s,i,j,其中所述采样数据X
s,i,j包括所述机器人的关节角矩阵θ
s,i,j与末端执行位置矩阵x
s,i,j,最终可获取到数据样本集为X
s={θ
s,x
s}。
需要说明的是,本发明设定人类对所述机器人执行n(i=1,…,n)次拖动示教,且每一次拖动示教可采集到T(j=1,…,T)个样本数据,此时所述数据样本集X
s中包含有N=n×T组样本数据。
处理模块202,用于基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理;
本发明实施过程包括:
(1)对所述数据样本集进行归一化处理,获取归一化数据集;
(2)计算所述数据样本集X
s的协方差矩阵为
并利用现有的正交三角分解法或者其他典型算法计算出所述协方差矩阵Σ的特征值为λ
i(i=1,2,…,d),其中d为所述数据样本集X
s的信息维度,同时获取特征值λ
i所对应的特征向量为v
i;
(3)基于所述特征值λ
i确定降维处理所利用到的转换矩阵,并结合所述归一化数据集构建出降维数据集。
具体的,首先由技术人员设定降维的阈值为0.98,此时可根据不等式
确定所述数据样本集X
s在降维处理后的隐空间维度D,即说明隐空间内包含有D个特征向量,并基于该隐空间维度D构建出转换矩阵为A=[v
1,…,v
D]∈{A
θ,A
x,A
y};其次将所述数据样本集X
s转换到该隐空间内表示为:
其中,A
θ、A
x、A
y均为转换矩阵A的拆分形式,A
x为最左侧几列向量所组成的矩阵,A
y为最右侧几列向量所组成的矩阵,A
θ为中间几列向量所 组成的矩阵,具体列数将根据实际降维后特征值的数量所决定。
转换模块203,用于在隐空间内建立变量约束条件,并结合所述变量约束条件对降维处理后的数据样本集进行筛选,生成隐空间数据集;
本发明实施过程包括:
(1)提取所述机器人的速度信息为:
(2)根据机器人的运动学性质,构建所述机器人的关节速度与末端速度之间的等式约束条件为:
结合所述转换矩阵A将上述等式约束条件映射到隐空间内表示为:
其中,
为所述机器人的末端速度,
为映射到该隐空间内的末端速度,
为所述机器人的关节角速度,
为映射到该隐空间内的关节角速度,
为映射到该隐空间内的关节角,
为所述数据样本集中的所有关节角数据的均值,且各个参数可从上述速度信息中直接获取,J(x)为所述机器人的雅克比矩阵;
(3)构建所述机器人关节角度的不等式约束条件为:
结合所述转换矩阵A将上述不等式约束条件映射到隐空间内表示为:
(4)根据上述所规定的两个约束条件,对降维处理后的数据样本集(即所述降维数据集ξ
s)进行内部筛选并剔除出异常数据,形成隐空间数据集。
学习模块204,用于采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间 数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型;
本发明实施过程包括:
(1)确定所述隐空间数据集中所包含的样本数量为K,并为每一组样本数据构建一个高斯混合模型为:
p(k)=π
k
其中,ξ
j为映射到该隐空间内的示教信息,且ξ
j={ξ
t,ξ
s}={X
t,ξ
s},ξ
i∈ξ
s,p(k)为先验值,p(ξ
i|k)为其对应的概率密度函数,π
k、u
k、Σ
k均为第k个高斯混合模型的参数,可采用极大似然估计法求解而来;
(2)以导入的隐空间时间信息为查询点,基于混合高斯回归法对K个高斯混合模型进行空间值估计与回归处理,输出机器人运动控制训练模型。
其次可通过结合K个高斯混合模型,搭建机器人运动控制训练模型为:
其中,ξ
j为映射到该隐空间内的示教信息,且ξ
j={ξ
t,ξ
s}={X
t,ξ
s}, ξ
i∈ξ
s,p(k)为先验值,p(ξ
i|k)为其对应的概率密度函数,π
k、u
k、Σ
k均为第k个高斯混合模型的参数,可采用极大似然估计法求解而来;
求解模块205,用于基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
本发明实施过程包括:
(1)以学习评价指标为判定条件,构建递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行迭代更新与最优化问题求解,获取模型优化解;
具体的,首先定义学习评价指标H为:
其次,结合所述学习评价指标H,并利用所述机器人运动控制训练模型构建相应的递归神经网络为:
再对上述递归神经网络进行迭代更新与最优化问题求解,获取模型优化解为:
在本发明实施例中,基于少量人类示教数据以及机器人系统模型的先验知识,通过增加考虑机器人的物理约束特征与示教数据的等式性质特征, 可实现机器人运动技能的自主学习,同时兼顾人类对复杂任务与环境的高适应能力,能够有效地提高算法的泛化能力与编程效率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的一种机器人运动技能学习方法及系统进行了详细介绍,本文中采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
- 一种机器人运动技能学习方法,其特征在于,所述方法包括:获取人类拖动示教的数据样本集;基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理;在隐空间内建立变量约束条件,并结合所述变量约束条件对降维处理后的数据样本集进行筛选,生成隐空间数据集;采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型;基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
- 根据权利要求1所述的机器人运动技能学习方法,其特征在于,所述获取人类拖动示教的数据样本集包括:基于人类对机器人所执行的若干次拖动示教,依次记录所述机器人在每一次拖动示教过程中的采样时间与采样数据,其中所述采样数据包括所述机器人的关节角矩阵与末端执行位置矩阵。
- 根据权利要求2所述的机器人运动技能学习方法,其特征在于,所述基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理包括:对所述数据样本集进行归一化处理,获取归一化数据集;计算所述数据样本集的协方差矩阵,并计算所述协方差矩阵的特征值;基于所述特征值确定降维处理所利用到的转换矩阵,并结合所述归一化数据集构建出降维数据集。
- 根据权利要求3所述的机器人运动技能学习方法,其特征在于,所述在隐空间内建立变量约束条件包括:根据机器人的运动学性质,构建所述机器人的关节速度与末端速度之间的等式约束条件以及所述机器人关节角度的不等式约束条件,并结合所述转换矩阵分别将所述等式约束条件与所述不等式约束条件映射到隐空间内表示。
- 根据权利要求4所述的机器人运动技能学习方法,其特征在于,所述采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型包括:确定所述隐空间数据集中所包含的样本数量为K,并为每一组样本数据构建一个高斯混合模型;以导入的隐空间时间信息为查询点,基于混合高斯回归法对K个高斯混合模型进行回归处理与空间值估计,输出机器人运动控制训练模型。
- 根据权利要求5所述的机器人运动技能学习方法,其特征在于,所述基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机器人运动技能的学习包括:以学习评价指标为判定条件,构建递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行迭代更新与最优化问题求解,获取模型优化解;将所述模型优化解从隐空间映射到初始采样空间,获取所述机器人的实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
- 一种机器人运动技能学习系统,其特征在于,所述系统包括:获取模块,用于获取人类拖动示教的数据样本集;处理模块,用于基于主成分分析法对所述数据样本集进行降维处理;转换模块,用于在隐空间内建立变量约束条件,并结合所述变量约束条件对降维处理后的数据样本集进行筛选,生成隐空间数据集;学习模块,用于采用高斯混合模型与混合高斯回归法对所述隐空间数 据集进行建模学习,输出机器人运动控制训练模型;求解模块,用于基于递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行预测,求解模型优化解,并将所述模型优化解转换为机器人实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
- 根据权利要求7所述的机器人运动技能学习系统,其特征在于,所述处理模块用于对所述数据样本集进行归一化处理,获取归一化数据集;计算所述数据样本集的协方差矩阵,并计算所述协方差矩阵的特征值;基于所述特征值确定降维处理所利用到的转换矩阵,并结合所述归一化数据集构建出降维数据集。
- 根据权利要求7所述的机器人运动技能学习系统,其特征在于,所述学习模块用于确定所述隐空间数据集中所包含的样本数量为K,并为每一组样本数据构建一个高斯混合模型;以导入的隐空间时间信息为查询点,基于混合高斯回归法对K个高斯混合模型进行回归处理与空间值估计,输出机器人运动控制训练模型。
- 根据权利要求7所述的机器人运动技能学习系统,其特征在于,所述求解模块用于以学习评价指标为判定条件,构建递归神经网络对所述机器人运动控制训练模型进行迭代更新与最优化问题求解,获取模型优化解;将所述模型优化解从隐空间映射到初始采样空间,获取所述机器人的实际控制量,实现机器人运动技能的学习。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011300615.8 | 2020-11-19 | ||
CN202011300615.8A CN112605973B (zh) | 2020-11-19 | 2020-11-19 | 一种机器人运动技能学习方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2022105635A1 true WO2022105635A1 (zh) | 2022-05-27 |
Family
ID=75224791
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/CN2021/129342 WO2022105635A1 (zh) | 2020-11-19 | 2021-11-08 | 一种机器人运动技能学习方法及系统 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112605973B (zh) |
WO (1) | WO2022105635A1 (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115256375A (zh) * | 2022-07-08 | 2022-11-01 | 广东工业大学 | 基于工业机器人的末端操作器位姿标定方法及系统 |
CN115730475A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-03-03 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种云边端协同的柔性产线机器人学习系统及方法 |
CN115990875A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-04-21 | 华南理工大学 | 一种基于隐空间插值的柔性线缆状态预测与控制系统 |
CN116117826A (zh) * | 2023-04-12 | 2023-05-16 | 佛山科学技术学院 | 基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法及系统 |
CN117558174A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-13 | 山东卓朗检测股份有限公司 | 面向教学机器人训练的数据采集和分析方法 |
CN115256375B (zh) * | 2022-07-08 | 2024-05-31 | 广东工业大学 | 基于工业机器人的末端操作器位姿标定方法及系统 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112605973B (zh) * | 2020-11-19 | 2022-11-01 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种机器人运动技能学习方法及系统 |
CN113618717B (zh) * | 2021-09-07 | 2023-01-24 | 浙江理工大学 | 人体上肢技能动作感测学习装置及方法 |
CN114102600B (zh) * | 2021-12-02 | 2023-08-04 | 西安交通大学 | 一种多空间融合的人机技能迁移与参数补偿方法及系统 |
WO2023124346A1 (zh) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种协作机器人可变刚度运动技能学习与调控方法及系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130067345A (ko) * | 2011-12-13 | 2013-06-24 | 한양대학교 산학협력단 | 작업 솜씨를 학습하는 방법 및 이를 이용한 로봇 |
CN108656119A (zh) * | 2018-07-15 | 2018-10-16 | 宓建 | 一种类人机器人的控制方法 |
CN109702744A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-03 | 北京工业大学 | 一种基于动态系统模型的机器人模仿学习的方法 |
CN110682286A (zh) * | 2019-05-28 | 2020-01-14 | 广东省智能制造研究所 | 一种协作机器人实时避障方法 |
CN110977965A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-10 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 机器人及其控制方法、计算机存储介质 |
CN112605973A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-04-06 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种机器人运动技能学习方法及系统 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105956601B (zh) * | 2016-04-15 | 2019-01-29 | 北京工业大学 | 一种基于轨迹模仿的机器人汉字书写学习方法 |
KR101912918B1 (ko) * | 2016-10-31 | 2018-10-29 | 한국생산기술연구원 | 학습 로봇, 그리고 이를 이용한 작업 솜씨 학습 방법 |
CN109382828B (zh) * | 2018-10-30 | 2021-04-16 | 武汉大学 | 一种基于示教学习的机器人轴孔装配系统及方法 |
-
2020
- 2020-11-19 CN CN202011300615.8A patent/CN112605973B/zh active Active
-
2021
- 2021-11-08 WO PCT/CN2021/129342 patent/WO2022105635A1/zh active Application Filing
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130067345A (ko) * | 2011-12-13 | 2013-06-24 | 한양대학교 산학협력단 | 작업 솜씨를 학습하는 방법 및 이를 이용한 로봇 |
CN108656119A (zh) * | 2018-07-15 | 2018-10-16 | 宓建 | 一种类人机器人的控制方法 |
CN109702744A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-03 | 北京工业大学 | 一种基于动态系统模型的机器人模仿学习的方法 |
CN110682286A (zh) * | 2019-05-28 | 2020-01-14 | 广东省智能制造研究所 | 一种协作机器人实时避障方法 |
CN110977965A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-10 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 机器人及其控制方法、计算机存储介质 |
CN112605973A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-04-06 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种机器人运动技能学习方法及系统 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115256375A (zh) * | 2022-07-08 | 2022-11-01 | 广东工业大学 | 基于工业机器人的末端操作器位姿标定方法及系统 |
CN115256375B (zh) * | 2022-07-08 | 2024-05-31 | 广东工业大学 | 基于工业机器人的末端操作器位姿标定方法及系统 |
CN115990875A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-04-21 | 华南理工大学 | 一种基于隐空间插值的柔性线缆状态预测与控制系统 |
CN115990875B (zh) * | 2022-11-10 | 2024-05-07 | 华南理工大学 | 一种基于隐空间插值的柔性线缆状态预测与控制系统 |
CN115730475A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-03-03 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种云边端协同的柔性产线机器人学习系统及方法 |
CN115730475B (zh) * | 2023-01-09 | 2023-05-19 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种云边端协同的柔性产线机器人学习系统及方法 |
CN116117826A (zh) * | 2023-04-12 | 2023-05-16 | 佛山科学技术学院 | 基于仿射变换与行为树的机器人任务规划方法及系统 |
CN117558174A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-13 | 山东卓朗检测股份有限公司 | 面向教学机器人训练的数据采集和分析方法 |
CN117558174B (zh) * | 2023-11-13 | 2024-04-12 | 山东卓朗检测股份有限公司 | 面向教学机器人训练的数据采集和分析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112605973B (zh) | 2022-11-01 |
CN112605973A (zh) | 2021-04-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2022105635A1 (zh) | 一种机器人运动技能学习方法及系统 | |
Rai et al. | Driven by data or derived through physics? a review of hybrid physics guided machine learning techniques with cyber-physical system (cps) focus | |
Grisetti et al. | Improving grid-based slam with rao-blackwellized particle filters by adaptive proposals and selective resampling | |
Zhao et al. | A spatial-temporal attention model for human trajectory prediction. | |
CN110751318B (zh) | 一种基于ipso-lstm的超短期电力负荷预测方法 | |
CN113826051A (zh) | 生成实体系统零件之间的交互的数字孪生 | |
Arruda et al. | Uncertainty averse pushing with model predictive path integral control | |
CN111300431B (zh) | 面向跨场景的机器人视觉模仿学习方法及系统 | |
CN110653824A (zh) | 基于概率模型的机器人离散型轨迹的表征与泛化方法 | |
CN113657573A (zh) | 一种情景记忆引导下基于元学习的机器人技能获取方法 | |
Liu et al. | Smart city moving target tracking algorithm based on quantum genetic and particle filter | |
Sridhar et al. | Nomad: Goal masked diffusion policies for navigation and exploration | |
CN111625457A (zh) | 基于改进的dqn算法的虚拟自动驾驶测试优化方法 | |
Mahajan et al. | Robotic grasp detection by learning representation in a vector quantized manifold | |
CN113276119B (zh) | 一种基于图Wasserstein自编码网络的机器人运动规划方法及系统 | |
CN115512214A (zh) | 一种基于因果注意力的室内视觉导航方法 | |
Liu et al. | Safe model-based control from signal temporal logic specifications using recurrent neural networks | |
CN114372418A (zh) | 一种风电功率时空态势描述模型建立方法 | |
Kalithasan et al. | Learning neuro-symbolic programs for language guided robot manipulation | |
Qian et al. | Goal-Conditioned Reinforcement Learning with Disentanglement-based Reachability Planning | |
Niu et al. | Self-Supervised Robotic Arm Sorting Control Method Based on Dual-Channel VPG | |
Tonchev et al. | Human Skeleton Motion Prediction Using Graph Convolution Optimized GRU Network | |
Yu et al. | LSTM learn policy from dynamical system of demonstration motions for robot imitation learning | |
Zhou et al. | Application of neural network and computer in intelligent robot | |
Serifi et al. | Transformer-based neural augmentation of robot simulation representations |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 21893782 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 21893782 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |