安硕
- 作品数：7 被引量：4H指数：1
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金北京市教育委员会科技发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Leap Motion的仿人机械手行为规划的研究与实现
- 仿人机械手作为末端执行部件，是机器人的重要组成部分。一方面，仿人机械手可以在各种复杂环境中替代人类高效的完成工作;另一方面，因其类人的结构特点，可以更好的适应人类社会，实现协同工作，因此是目前仿人机器人的研究热点之一。随...
- 安硕
- 关键词：仿人机械手支持向量机
- 一种基于动态系统模型的机器人模仿学习的方法
- 本发明公开一种基于动态系统模型的机器人模仿学习的方法，通过学习来实现机器人对于示教运动的模仿。具体地，通过高斯混合模型将示教运动建模为一非线性动态系统模型，另外通过附加稳定性约束条件的方法，来保证运动模型的稳定性。并将运...
- 于建均姚红柯阮晓钢安硕王洋
- 文献传递
- 具有模仿学习机制的手把手示教机械臂系统及方法
- 具有模仿学习机制的手把手示教机械臂系统及方法，所述系统包括机械手臂和舵机组成的动作执行模块、多传感器组成的感知模块以及控制器构成的学习模块。本发明采用模块独立供电方式，在此基础上使用手把手离线示教，将一组由陀螺仪传感器和...
- 于建均 徐骢驰阮晓钢 门玉森安硕赵少琼周旭张毅鹏
- 文献传递
- 基于动态系统的机器人模仿学习方法研究被引量：4
- 2019年
- 针对当前机器人模仿学习过程中,运动模仿存在无法收敛到目标点以及泛化能力差的问题,引入一种基于动态系统(dynamical system,DS)的模仿学习方法。该方法通过高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)将示教运动数据建模为一非线性动态系统;将DS全局稳定的充分条件作为约束,以保证DS所生成的所有轨迹收敛到目标点;将动态系统模型的参数学习问题转化为求解一个约束优化问题,从而得到模型参数。以7bot机械臂为实验对象,进行仿真实验和机器人实验,实验结果表明:该方法学习的DS模型从不同起点生成的所有轨迹都收敛到目标点,轨迹平滑,泛化能力好。
- 于建均于建均左国玉阮晓钢左国玉
- 关键词：机器人模仿学习高斯混合模型动态系统泛化能力
- 一种基于Leap Motion的复杂动态手势识别方法
- 本发明涉及一种基于Leap Motion的复杂动态手势识别方法，属于人工智能与人机交互领域。本发明将静态手势识别与连续轨迹识别用复杂动态手势识别中，通过体感传感器捕捉示用户示教过程中的手部信息，采用支持向量机与基于表示学...
- 于建均安硕左国玉 姚红柯王洋李晨
- 文献传递
- 具有模仿学习机制的手把手示教机械臂系统及方法
- 具有模仿学习机制的手把手示教机械臂系统及方法，所述系统包括机械手臂和舵机组成的动作执行模块、多传感器组成的感知模块以及控制器构成的学习模块。本发明采用模块独立供电方式，在此基础上使用手把手离线示教，将一组由陀螺仪传感器和...
- 于建均 徐骢驰阮晓钢 门玉森安硕赵少琼周旭张毅鹏
- 一种基于Leap Motion的复杂动态手势识别方法
- 本发明涉及一种基于Leap Motion的复杂动态手势识别方法，属于人工智能与人机交互领域。本发明将静态手势识别与连续轨迹识别用复杂动态手势识别中，通过体感传感器捕捉示用户示教过程中的手部信息，采用支持向量机与基于表示学...
- 于建均安硕左国玉 姚红柯王洋李晨
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