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本发明涉及一种基于轨迹模仿的汉字书写学习方法，属于人工智能和机器人学习领域。本发明将基于轨迹匹配的模仿学习引入到机器人书写技能的学习中，通过高斯混合模型对示教数据进行编码，提取轨迹特征，通过高斯混合回归对数据重构，得到轨迹的泛化输出，进而实现轨迹可连续汉字书写技能的学习。通过多次示教的方法对书写过程中的干扰问题加以处理，提高方法的容噪性。在基本高斯混合模型的基础上进行了多任务扩展，将一个复杂的汉字分解为若干部分，分别对分解的每一部分进行轨迹编码和重构，将其应用于离散轨迹的生成，实现了轨迹不可连续的汉字书写。本发明实现的汉字书写泛化效果良好。
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