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摘要
随着机器人的应用场景由工业生产扩展到生活服务,对于仿人型服务机器人,人
们期望机器人在外观上和运动上与人类相似,以使其能更好地融入人类生活。自然状
态下的人体动作具有能耗低、姿态丰富、稳定性强的优点,通过人体示教可以使机器
人快速模仿人类动作。但目前基于人体示教的拟人运动规划研究中存在示教动作数据
量庞大、示教效率低、无法泛化的缺点。因此,本文围绕着人体示教下双臂机器人拟
人运动规划,提出基于函数型数据分析的人体示教动作数据降维与新示教动作合成的
方法,提高机器人拟人运动规划效率。主要研究内容如
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