Ickelinjära dynamiska system har använts i många discipliner för att modellera komplexa beteenden, inklusive biologisk motorkontroll, robotik, perception, ekonomi, trafikförutsägelse och neurovetenskap. Även om ofta det oväntade framträdande beteendet hos ickelinjära system är fokus för undersökningar, är det lika viktigt att skapa målriktat beteende (t.ex. stabil locomotion från ett system av kopplade oscillatorer under perceptuell vägledning). Modellering målriktat beteende med ickelinjära system är dock ganska svårt på grund av parameterkänsligheten hos dessa system, deras komplexa fasövergångar som svar på subtila parameterförändringar, och svårigheten att analysera och förutsäga deras långsiktiga beteende; intuition och tidskrävande parameterinställning spelar en viktig roll. Detta brev presenterar och granskar dynamiska rörelser primitiva, en linje av forskning för att modellera attraherar beteenden av autonoma icke-linjära dynamiska system med hjälp av statistiska inlärningstekniker. Kärnan i vår strategi är att börja med ett enkelt dynamiskt system, såsom en uppsättning linjära differentialekvationer, och omvandla dem till ett svagt icke-linjärt system med föreskriven dragningskraft dynamik med hjälp av en lärbar autonom tvingarterm. Både point attraherare och limit cykel attraherare av nästan godtycklig komplexitet kan genereras. Vi förklarar designprincipen för vårt arbetssätt och utvärderar dess egenskaper i flera exempelapplikationer inom motorstyrning och robotik.
En av de mest använda tillvägagångssätten är att använda Dynamic Movement Primitives (DMPs) REF.
Dynamical Movement Primitives: Learning Attractor Models for Motor Behaviors
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}