关键词：机器人多臂协作;示教学习;动态时间规整(DTW);高斯混合模型(GMM);轨迹生成
摘 要：为了控制机器人完成复杂的多臂协作任务,本文提出了一种基于动态时间规整-高斯混合模型(DTWGMM,dynamic time warping-gaussian mixture model)的机器人多机械臂多任务协同策略。首先,针对机器人示教时轨迹时间长短往往存在较大差异的问题,本文采用DTW方法来统一时间的变化;其次,基于DTW规整的多机械臂示教轨迹,采用高斯混合模型对轨迹的特征进行提取,并以某一机械臂的位置空间矢量作为查询向量,基于GMR(GMR, gaussian mixture regression)泛化输出其余机械臂的执行轨迹;最终在Pepper仿人机器人平台上验证了所提出的多机械臂协同策略,基于本文提出的DTW-GMM算法控制机器人完成了双臂协作搬运任务和汉字轨迹的书写任务。本文提出的基于DTWGMM算法的多任务协同策略简单有效,可以利用反馈信息实时协调各机械臂的任务,在线生成平滑的协同轨迹,控制机器人完成复杂的协作操作。
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