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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于显隐式混合估计的仿人机器人运动技能生成方法，包括：构建显隐式混合估计神经网络、运动策略神经网络以及复合损失函数；构建仿人机器人运动技能训练环境；在运动技能训练环境中，基于复合损失函数迭代联合训练显隐式混合估计神经网络和运动策略神经网络；训练过程中，根据复合损失函数的梯度不断调整神经网络的参数，以优化运动技能策略；通过多轮迭代训练，得到完成训练的运动技能策略；最后将完成训练的运动技能策略迁移到实物机器人上。本发明所生成的运动技能策略具有更高的稳定性和适应性，能够更好地适应不同环境和任务需求。
主权项：1.一种基于显隐式混合估计的仿人机器人运动技能生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建显隐式混合估计神经网络、运动策略神经网络以及复合损失函数；S2：构建仿人机器人运动技能训练环境；S3：在运动技能训练环境中，基于复合损失函数迭代联合训练显隐式混合估计神经网络和运动策略神经网络；训练过程中，根据复合损失函数的梯度不断调整神经网络的参数，以优化运动技能策略；通过多轮迭代训练，得到完成训练的运动技能策略；S4：将完成训练的运动技能策略迁移到实物机器人上。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于显隐式混合估计的仿人机器人运动技能生成方法
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