从人类示范中推断机器人技能的几何零空间

本文提出了一个框架，以几何零空间的形式从人类示范中学习技能，并可利用机器人执行这些技能。我们收集人类示范数据，对其拟合几何零空间，并推断其对应的几何约束模型。这些几何约束提供了一种强大的数学模型，以及就相关物体而言对该技能的直观表示。为使用机器人执行技能，我们将此几何技能描述与机器人运动学及其他环境约束相结合，从中可采样出供机器人执行的位姿。我们框架的结果是一个系统，它以人类示范为输入，学习底层技能模型，并在不同动态环境中用不同机器人执行所学技能。我们在仿真工业机器人上评估了我们的方法，并在 iCub 人形机器人上执行了最终任务。