基于镜像神经机制的操作技能自主学习技术研究

20210702

信息传输、软件和信息技术服务业

本课题以镜像神经机制为基础，开展机器人操作技能模仿学习方法的研究及应用验证，借鉴镜像神经机制形成的机器人模仿学习方法和体系架构，有望改进、完善目前智能系统学习控制的体系架构，大大提高系统智能化水平，促进机器人学相关理论发展。同时，本项目中双臂协调作业机器人系统、水下移动作业机器人系统设计、控制、模仿学习等技术可推广应用到其它如工业机器人、服务机器人等热点领域，为新型机器人及系统的设计、开发提供重要的技术支撑，促进机器人新产品研发和应用，并取得可观的间接经济效益。

基于镜像神经机制的操作技能自主学习技术研究

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

模仿是人类掌握新的运动和操作技能的最直接、最有效的方式。由于机器人系统和智能行为本身的复杂性，传统学习方法面临许多瓶颈问题，较难处理高维度、带噪声、复杂环境下的行为学习。将模仿学习用于机器人的行为学习是一个有效并且实用的解决方案。 本课题针对机器人通过示教模仿方式实现操作技能自主学习问题深入开展研究工作。研究操作人员的操作动作与机器人动作之间的映射模型，分析研究深度神经网络和增强学习方法在机器人复杂感知-动作序列学习问题中的基本理论和方法，结合镜像神经机制研究新操作技能自主学习方法与技术，并形成机器人自主学习的完整体系框架，开发操作动作采集、感知-动作学习、人-机器人交互接口、机器人感知控制系统等，开展特定动作的自主学习方法验证，实现机器人通过示教模仿学习操作技能，简化操作动作编程、提高机器人操作的自主性、灵活性，提高机器人应用的开发效率、缩短开发周期。 课题研发集成操作动作精确捕捉、操作动作学习功能的机器人操作技能自主学习系统 1 套。开发双臂协调作业机器人系统 1 套，水下移动作业机器人系统 1 套，进行机器人操作技能自学习理论、方法和系统的应用验证。在双臂协调作业机器人和水下移动作业机器人上完成 3 种以上物体的识别和自主抓取作业学习实验验证。将机器人自主学习系统与机器人的感知、控制、规划系统有机结合形成复杂操作自主编程系统，在工业机器人、服务机器人等领域进行推广和应用。