人机协作和模仿书写板材

针对机器人书写动作最多的方式是采用人机交互的学习方式。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。采用了一部分学习策略的机器人，它具有发现问题，并且能自主地解决问题的能力。因此学习策略是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。为了让机器人能够随着经验积累自动提高性能，人们设计了许多不同的算法和方式来实现机器人不同类型的学习。根据人机协作方式的不同，将分为随动和模仿两点进行介绍。随动这一人机协作的形式，是通过人手牵引，与机械手臂相互协作使之获取相应汉字信息，最终实现书写的过程。ToruTsumugiwa提出了一种基于延时定位的人机交互的可变阻抗的控制方法，由压力传感器实时获取人类操作者手臂前端的力度，使机器人末端传感器实时获取压力与位置数据，使人机协作系统更加稳定。AndreLemme以人形机器人iCub为平台，构建了一个运动基元库(movementprimitivelibrary)，通过人类教师的引导能够自监督地从复杂轨迹中感知并学习运动基元，学会相应的轨迹动作，并能使用复杂的手写轨迹进行评价。另一种人机协作的方式就是通过观察、模仿人类教师，获取对应的汉字信息并进行汉字的书。例如V．Mohan等人以婴儿人型机器人iCub为平台，通过iCub的分析/综合系统学习绘制从简单到复杂的形状图案。即通过观察一个教师的示范，特别是教师末端执行器的轨迹，来学习模仿示范者的动作。在此基础上，也有研究者通过观察人类手势来实现机器人手臂的书写。SylvainFiliatrault通过无标记的视觉传感器，即Kinnect获取人类示范的手臂手势信息，转换到以NAO机器人为平台的系统中，以此控制机器人的手臂进行书写动作。晁飞等通过运动传感输入设备实时捕捉人类示范的手势轨迹，采用简化的分类集成器来识别人体不同的动作手势，来控制机械臂书写不同的笔画，最终实现整个汉字的书写。在此基础上从人类手臂轨迹中提取汉字笔画并进行优化，以此能够让机械臂实现用简单结构得到更优的书写效果，使其有潜力书写更为复杂的汉字。

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