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马修·霍华德Stefan Klanke迈克尔·基恩戈尔基督教Goerick Sethu Vijayakumar, ”行为生成的类人型机器人通过学习电势政策限制运动”,应用仿生学和生物力学, 卷。5, 文章的ID316371年, 17 页面, 2008年。 https://doi.org/10.1080/11762320902789830
行为生成的类人型机器人通过学习电势政策限制运动
收到了
2009年2月01
文摘
运动生成符合观察或证明行为种子运动规划是一种有效的方法在复杂的高维运动人形机器人系统。我们提出一个方法学习电势政策约束运动数据。相比以前的方法直接政策学习,我们的方法可以结合观察从不同的语境,不同的约束力量,学习基本的无约束政策形式的势函数。这允许我们归纳和预测行为小说限制适用。我们证明我们的方法不同复杂性的系统,包括运动学数据的类人机器人ASIMO有22个自由度。
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