Indexed by：
Abstract：
针对书写任务中运动轨迹较复杂的问题,引入基于轨迹匹配的模仿学习算法对书写轨迹进行表征和泛化,进而实现机器人书写技能的获取。机器人从示教者处获取示教数据,利用高斯混合模型( Gaussian mixture model, GMM)进行编码,学习示教行为的本质特征,通过高斯混合回归进行泛化处理,实现行为再现。实验结果表明：该方法具有良好的行为编码能力和抗干扰性,能够实现轨迹可连续的汉字书写,通过对GMM的扩展能够进行多任务学习,进而实现轨迹不可连续汉字的书写,泛化效果较好。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
Year： 2016
Issue： 8
Volume： 42
Page： 1144-1152
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： 6
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
