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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种基于傅里叶控制器网络的机器人轨迹建模方法及装置，其中的方法包括：获取输入向量，输入向量包括当前时间步下环境反馈的机器人的状态和奖励，以及上一时间步下机器人的动作；基于预先训练的傅里叶控制器网络，根据输入向量，预测得到机器人在当前时间步对应的动作，以获取设定时段内的机器人轨迹；其中，傅里叶控制器网络包括因果谱卷积块，因果谱卷积块用于采用短时傅里叶变换和线性变换在机器人状态序列的频域中进行特征提取。该方法通过在傅里叶控制器网络中引入因果谱卷积块，在频域而不是在时域上建模机器人轨迹，能够高效利用有限的机器人数据达到强大的模型预测效果，还能做到低推理延迟，实现了机器人轨迹的快速高效推理。
主权项：1.一种基于傅里叶控制器网络的机器人轨迹建模方法，其特征在于，包括：获取输入向量，所述输入向量包括当前时间步下环境反馈的机器人的状态和奖励，以及上一时间步下机器人的动作；基于预先训练的傅里叶控制器网络，根据所述输入向量，预测得到机器人在当前时间步对应的动作，以获取设定时段内的机器人轨迹；其中，所述傅里叶控制器网络包括因果谱卷积块，所述因果谱卷积块用于采用短时傅里叶变换和线性变换在机器人状态序列的频域中进行特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于傅里叶控制器网络的机器人轨迹建模方法及装置
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