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基于Kinect的Nao机器人动作模仿系统的研究与实现
被引:14
作者:
于建均
门玉森
阮晓钢
赵少琼
机构:
[1] 北京工业大学电子信息与控制工程学院
来源:
基金:
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词:
模仿学习;
机器人控制;
体态感知;
概率模型;
高斯混合模型;
高斯混合回归;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP242.6 [智能机器人];
学科分类号:
081104 ;
摘要:
为避开复杂繁琐的底层运动控制,使机器人能够通过学习实现运动技能的获取,有效提高其智能性,将体态感知技术与仿人机器人Nao相结合,以机器人的模仿学习框架为指导,开发并实现了基于Kinect的Nao机器人动作模仿系统。利用Kinect体感摄像机的骨骼跟踪技术,采集示教者骨骼点信息,经预处理后得到示教数据,通过高斯混合模型(GMM)对示教数据进行表征学习,经高斯混合回归(GMR)泛化处理后,映射到Nao机器人中,实现动作的模仿。实验结果表明,Nao机器人能够进行实时和离线的动作模仿,运动轨迹平滑而稳定,动作模仿的效果较好。
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页数:8
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