【摘 要】
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提出一种基于动态运动原语（DMP）和自适应控制的机器人技能学习方法.现有的DMP从单示教轨迹中学习动作,且其高斯基函数分布方式固定,并不适用于各种不同特征的动作轨迹.因此,将高斯混合模型和高斯混合回归引入DMP中,使其能从多示教轨迹中学习技能,并且将径向基神经网络（RBFNN）引入DMP中构成RBF-DMP方法,以梯度下降的方式学习高斯基中心位置和权重,提高技能学习的精度.随后设计自适应神经网络控
【基金项目】
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浙江省自然科学基金重大项目（LD21F030002）；
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提出一种基于动态运动原语（DMP）和自适应控制的机器人技能学习方法.现有的DMP从单示教轨迹中学习动作,且其高斯基函数分布方式固定,并不适用于各种不同特征的动作轨迹.因此,将高斯混合模型和高斯混合回归引入DMP中,使其能从多示教轨迹中学习技能,并且将径向基神经网络（RBFNN）引入DMP中构成RBF-DMP方法,以梯度下降的方式学习高斯基中心位置和权重,提高技能学习的精度.随后设计自适应神经网络控制器,用于控制机械臂复现示教中学习的动作.最后在Franka Emika Panda协作机械臂上开展实验研究,验证本文方法的有效性.
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个性化学习在互联网技术发展的推动下，已成为未来教育的发展趋势。本文在研究智适应学习系统“测、学、习、评、辅”五位一体的学习模式的基础上，提出了一个集数据中心、学习资源和服务系统为一体的学习者、教师无障碍交流的个性化学习环境结构模型。
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