CAAI TRIT 利物浦大学 曾超｜轮椅机械臂式辅助机器人的示教轨迹分割方法

本文探讨了轮椅机械臂式辅助机器人（WMRA）的示教轨迹分割方法，旨在提高机器人在非结构化环境下执行任务的灵活性和准确性。研究提出了一种基于贝塔过程自回归隐式马尔科夫模型（BP-AR-HMM）和广义时间规整算法（GTW）的新方法，用于准确分割示教轨迹中的基本动作。通过对不同场景下的示教轨迹进行预处理和自动分割，研究成功提取了基本动作，并建立了相应的技能任务库。实验结果表明，该方法在分割精度上表现出色，平均偏差值和偏差率均较低，证明了其在提高机器人操作技能方面的有效性。