北京科技大学贺威教授团队和湖南大学王耀南院士团队合作开发了一种具备运动建模和执行能力的机器人技能学习框架。为了使机器人能够从演示中学习技能，研究引入了一种名为动态运动基元(DMPs)的学习方法，用于对运动进行建模。研究在DMPs框架中采用了阶段式教学策略，以增强其通用性，使多关节机械臂可以执行复杂任务。DMP连接方法用于在位置和速度空间中实现精确而平滑的转换，连接复杂的运动序列。此外，该方法将运动分为不同的目标和持续时间进行处理。值得一提的是，本研究还提出了一种自适应神经网络(NNs)控制方法，以实现高准确度的轨迹跟踪并确保动作执行的性能，从而提高技能学习系统的可靠性。通过在Baxter机器人上进行实验，该方法的有效性得到了证实。欢迎阅读http://t.cn/A6uja18S #人工智能[超话]##机器学习[超话]#