[發明專利]一種機器人準周期運動演示學習方法有效
| 申請號： | 201810295971.1 | 申請日： | 2018-03-30 |
| 公開（公告）號： | CN108537268B | 公開（公告）日： | 2021-10-15 |
| 發明（設計）人： | 程紅太;李瀟 | 申請（專利權）人： | 煙臺維度機器人有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 煙臺上禾知識產權代理事務所(普通合伙) 37234 | 代理人： | 劉志毅 |
| 地址： | 264006 山東省煙臺市*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 機器人 周期 運動 演示 學習方法 | ||
1.一種機器人準周期運動演示學習方法，其特征在于，包括：
步驟1、當確定機器人運動軌跡為準周期運動時，對所述運動軌跡依次進行偏移量提取、諧波分離、包絡提取以及相位識別，逐一將準周期運動分解為一系列周期運動和非周期運動；
步驟2、采用高斯混合模型GMM和高斯混合回歸GMR分別對周期運動和非周期運動中的各分量進行建模學習與預測；
步驟3、根據如下定義式將學習后的各分量合成為新的準周期運動：
其中，γ為偏移量，ξij為包絡分量，χij為諧波分量，N為非線性組合的周期運動和非周期運動的數量，C為周期運動的傅里葉級數展開式中諧波成分的次數。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟1之前，還包括：
利用快速傅里葉變換FFT的頻譜圖特性，確定機器人運動軌跡為周期運動、非周期運動或準周期運動。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用快速傅里葉變換FFT的頻譜圖特性，確定機器人運動軌跡為周期運動、非周期運動或準周期運動，具體包括：
當f＝0時，幅值大于預設閾值，那么該運動軌跡為非周期運動；
當f＝0時，幅值不存在，當f＝nf0時，幅值大于預設閾值，那么該運動軌跡為周期運動；
當f＝0以及f＝nf0時，幅值均大于預設閾值，那么該運動軌跡為準周期運動；
其中，f為頻率，n為整數，f0為基頻。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏移量提取采用經驗模態分解EMD方法，得到偏移量γ。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述諧波分離采用陷波濾波器notchfilter方法，得到只有一個頻率成分的具有幅度調制的諧波分量ξijχij。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述包絡提取采用Hilbert變換方法，得到包絡分量ξij。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，諧波分量χij的表達式為：
其中，Ωi為一次諧波成分的角頻率，為第j次諧波分量的相位角。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述相位角的表達式為：
其中，K為峰值的個數，tpi和ki為諧波分量χij的峰值和時間，ω為諧波分量χij的角頻率，αj為相位補償系數。
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