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基于神经网络隐空间优化的从人到机器人动作迁移

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2021-03-20 14:21:46

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.08882 贡献： 1.将动作迁移问题表述为最小化目标函数，其中考虑了运动相似性和机器人约束。通过引入神经网络，将带约束的优化问题转化为无约束的优化问题； 2.使用深度图编码器来为隐变量提供更好的初始化，加速优化过程，并有助于收敛到更好的结果； 3.搭建了一个动作迁移的中文手语数据集，并在仿真环境中三种不同类型的机器人进行了评估，包括ABB的YuMi双臂协作机器人、NAO和Pepper，还进行了实物实验。

ZJU_RoboticsLab 发消息

浙江大学机器人实验室有意向攻读硕博士请联系ywang24@zju.edu.cn ywang-zju.github.io

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