基于循环神经网络的动力学估计

机器人领域有大量研究正在进行。其中最重要的任务之一是运动过程中响应的动力学估计。该研究课题的一个主要应用是倒水任务，这是日常执行且在烹饪时常用的动作。我们提出一种估计对一系列操纵动作响应的方法。我们以倒水运动进行实验，响应为倒水杯中水量的变化。倒水运动由旋转角度表示，水量由其重量表示。我们使用循环神经网络构建神经网络模型，以代表1307次倒水试验的序列进行训练。该模型在未见测试数据上给出了很好的结果，这些数据与训练数据在倒水和接收杯的尺寸上无太大差异。在该测试数据上获得的损失为4.5920。当我们提供杯尺寸与训练数据差异很大的测试集时，模型在泛化实验中未给出良好结果。