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针对多任务下机器人模仿学习控制策略的获取问题,构建复合协方差函数,采用高斯过程回归方法对示教机器人的示教行为样本点建立高斯过程回归模型,并对其中的超参数进行优化,从而得出模仿学习控制策略,模仿机器人应用控制策略完成模仿任务.以Braitenberg车为仿真实验研究对象,对其趋光、避障多任务的模仿学习进行研究.仿真实验研究结果表明:与基于单一协方差函数的模仿学习算法相比,基于复合协方差函数的模仿学习算法不仅能够实现单任务环境下的机器人模仿学习,而且能够实现多任务环境下的机器人模仿学习,且精度更高.任务环境改变实验研究结果表明该方法有很好的适应性.
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北京工业大学学报
Year： 2016
Issue： 04
Volume： 42
Page： 499-507
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