Abstract-Vi modellerar dynamiken hos icke-linjära point-topoint robotrörelser som ett tidsoberoende system som beskrivs av ett autonomt dynamiskt system (DS). Vi föreslår en iterativ algoritm för att uppskatta formen av DS genom en blandning av Gaussiska distributioner. Vi bevisar att den resulterande modellen är asymptotiskt stabil vid målet. Vi bekräftar exaktheten i modellen på ett bibliotek med 2D mänskliga rörelser och att lära sig en kontrollpolicy genom mänskliga demonstrationer för två flergraders frihetsrobotar. Vi visar realtidsanpassningen till perturbationer av den lärda modellen när vi styr de två kinematiskt drivna robotarna.
Billard föreslog att modellera den icke-linjära dynamiska punkt-till-punkt robot rörelser som ett tidsoberoende system med hjälp av en iterativ algoritm för att uppskatta formen av det dynamiska systemet genom en blandning av Gaussiska distributioner REF.
BM: An iterative algorithm to learn stable non-linear dynamical systems with Gaussian mixture models
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}