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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：赵亮, 杨铁, 于鹏, 杨洋
关键词：拟人化控制, 行为克隆, 人机交互, 遥操作, 外骨骼
赋予机器人拟人化的动作可以使机器人的行为更具可解释性和可预测性, 可以显著提升人机协作任务的质量和安全性。本文提出一个"人在回路"学习框架, 从人类遥操作示教中学习拟人化姿态特征, 并将学习到的特征模型应用于冗余机械臂的控制中产生拟人化动作。在模型训练过程中采用"人在回路"的在线再标注方法, 克服了协变量偏移问题, 将总示教时间缩减至10 min以内。人机姿态对比和动态轨迹跟踪任务实验验证了该框架训练得到的拟人化控制方法的有效性。用户评价测试表明, 使用拟人化姿态约束的机械臂在主观体验方面对用户更加友好, 作为共同作业的工具更容易被非专业用户所接受。
来源：2023年第5期
《机器人》期刊编辑部
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