基于Kinect的Nao机器人动作模仿系统的研究与实现

摘要：

为避开复杂繁琐的底层运动控制，使机器人能够通过学习实现运动技能的获取，有效提高其智能性，将体态感知技术与仿人机器人Nao相结合，以机器人的模仿学习框架为指导，开发并实现了基于Kinect的Nao机器人动作模仿系统。利用Kinect体感摄像机的骨骼跟踪技术，采集示教者骨骼点信息，经预处理后得到示教数据，通过高斯混合模型（ GMM）对示教数据进行表征学习，经高斯混合回归（ GMR）泛化处理后，映射到Nao机器人中，实现动作的模仿。实验结果表明，Nao机器人能够进行实时和离线的动作模仿，运动轨迹平滑而稳定，动作模仿的效果较好。

关键词：模仿学习、机器人控制、体态感知、概率模型、高斯混合模型、高斯混合回归

所属期刊栏目：11

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61375086；高等学校博士学科点专项科研基金项目20101103110007．

在线出版日期：2016-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：180-187