Abstract-This paper presenterar en metod för att lära sig diskreta robotrörelser från en uppsättning demonstrationer. Vi modellerar en rörelse som ett ickelinjärt autonomt (dvs. tidsinvariant) dynamiskt system (DS) och definierar tillräckliga villkor för att säkerställa global asymptotisk stabilitet vid målet. Vi föreslår en inlärningsmetod, som kallas Stable Estimator of Dynamical Systems (SEDS), för att lära sig parametrarna i DS för att se till att alla rörelser noga följer demonstrationerna samtidigt som de slutligen når och stannar vid målet. Tidsinvarians och global asymptotisk stabilitet vid målet säkerställer att systemet kan reagera omedelbart och lämpligt på störningar som uppstår under rörelsen. Metoden utvärderas genom en uppsättning robotexperiment och på ett bibliotek med mänskliga handstilsrörelser. Index Terms-Dynamiska system (DS), Gaussian blandning modell, imitation inlärning, punkt-till-punkt rörelser, stabilitetsanalys.
Khansari-Zadeh och Billard introducerade autonoma dynamiska system REF som är en alternativ formulering av dynamiska banor som modellerar det dynamiska systemet med Gaussiska blandningsmodeller och har förmågan att anpassa sig till perturbationer omedelbart.
Learning Stable Nonlinear Dynamical Systems With Gaussian Mixture Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}