[发明专利]基于高斯惩罚的仿人机器人分层踢球优化模型的优化方法有效
| 申请号： | 201811388023.9 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN109483540B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 何昊;梁志伟;陆裕磊 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;B25J11/00;A63H13/04;G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210046 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯惩罚的仿人机器人分层踢球优化模型的优化方法，所述方法包括步骤：基于关键帧方法设计仿人机器人的踢球种子动作；构建仿人机器人踢球的分层踢球训练模型，并采用优化分解将仿人机器人的单一踢球动作分解为预设数量的优化层；采用指定算法获取仿人机器人分层踢球优化模型的最优参数集；在对仿人机器人踢球的速度和距离的优化层优化过程中，在线性评价优化仿人机器人踢球速度的基础上，通过高斯惩罚的方式对踢球距离进行优化；本发明可以实现仿人机器人在踢球过程中踢球动作偏移量更小，能有效提升踢球的准确性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 惩罚 人机 分层 踢球 优化 模型 方法 | ||
【主权项】：
1.基于高斯惩罚的仿人机器人分层踢球优化模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1、基于关键帧方法设计仿人机器人的踢球种子动作，并基于所述踢球种子动作构建仿人机器人基于高斯惩罚的分层踢球训练模型；S2、采用优化分解将仿人机器人的单一踢球动作分解为预设数量的优化层；S3、采用指定算法获取仿人机器人分层踢球优化模型的最优参数集。
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