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在日常生活中，人們經(jīng)常會進(jìn)行具有節(jié)奏感的動作，例如音樂指揮家規(guī)律擺動的手勢、穩(wěn)定勻速的行走等。這些動作都有一個共同特點：它們都具有周期性。讓機器人像人一樣穩(wěn)定、精準(zhǔn)地完成這種周期性動作，一直是機器人模仿學(xué)習(xí)中的難題。

中國科學(xué)院自動化研究所多模態(tài)人工智能系統(tǒng)重點實驗室的研究人員提出了一種全新的軌道穩(wěn)定學(xué)習(xí)框架，讓機器人能夠直接從示范中學(xué)習(xí)并穩(wěn)定復(fù)現(xiàn)周期性任務(wù)。這一方法不僅能保證機器人動作的平滑、連續(xù)和可預(yù)測，還能在受到外界擾動后迅速回到正確的節(jié)奏軌道，為節(jié)律性運動的復(fù)制帶來了新的突破，在機器人輔助的康復(fù)訓(xùn)練等場景具有廣闊的應(yīng)用前景。

目前，大多數(shù)機器人更擅長點到點的運動，即從空間中的指定位置直接移動到另一個指定位置，不限定路徑的具體軌跡，比如從傳送帶上抓取并移動物品。在進(jìn)行周期性運動（如走路、康復(fù)訓(xùn)練動作）時，機器人非常容易“跑偏”或逐漸失真。針對這一挑戰(zhàn)，本研究引入橫向收縮理論（Transverse Contraction Theory），為學(xué)習(xí)到的動力學(xué)系統(tǒng)提供軌道穩(wěn)定性的理論保障。簡單來說，這相當(dāng)于在機器人運動的“軌道”周圍加上“護(hù)欄”，無論起始狀態(tài)如何，機器人都會被“拉回”到穩(wěn)定的周期軌道上，從而持續(xù)、準(zhǔn)確地完成周期任務(wù)。

為將理論落地到機器人模仿學(xué)習(xí)中，本研究結(jié)合了再生核希爾伯特空間（RKHS）的函數(shù)表示方法，既保證了動力學(xué)模型的表達(dá)能力，又方便引入穩(wěn)定性約束。相比傳統(tǒng)依賴大量矩陣不等式求解的方法，該框架通過約束簡化與核心集（coreset）采樣，將原本復(fù)雜的半無限優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為可快速求解的凸二次優(yōu)化問題，大幅提升了計算效率。模擬測試證明，該方法在平均平方誤差、Hausdorff距離、軌跡面積偏差等多個指標(biāo)上均取得了最低誤差，尤其在長時間運動中保持了穩(wěn)定的節(jié)律性。

此外，研究人員在多個真實場景中對所提方法進(jìn)行驗證。在繪圖實驗中，機械臂可在平面上精準(zhǔn)描繪出閉合曲線，即使存在輕微的環(huán)境噪聲，軌跡形狀依然保持完整，展示了精細(xì)、穩(wěn)定的周期性運動；在康復(fù)訓(xùn)練中，機器人可克服患者動作偏差或外界碰撞等擾動影響，迅速且靈活地調(diào)整姿態(tài)，保持標(biāo)準(zhǔn)的康復(fù)軌跡。下一步，研究人員將繼續(xù)推進(jìn)該方法在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用，提高康復(fù)訓(xùn)練的安全性與精度，為個性化、可重復(fù)的康復(fù)治療提供可靠的技術(shù)支撐。

相關(guān)工作近期在線發(fā)表于《國際機器人研究雜志》（International Journal of Robotics Research）。該論文的第一作者為多模態(tài)人工智能系統(tǒng)全國重點實驗室的張浩雨，程龍研究員為通訊作者。該研究得到了國家自然科學(xué)基金等項目的資助。

繪圖實驗

康復(fù)訓(xùn)練實驗

來源：中國科學(xué)院自動化研究所