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基于GMM与JA的轨迹学习与泛化方法研究: 《建模与仿真》2024年第5期5558-5565,共8页杜闯; 本文针对机器人拆解任务中路径起点或终点发生变化时重定位时间成本高、编程效率低的问题,提出一种基于高斯混合模型(GMM)与Jerk Accuracy模型(JA)的轨迹学习与泛化方法。首先,通过高斯混合模型和高斯混合回归获得最优示教轨迹,然后引...; 关键词：机器人拆解轨迹学习轨迹泛化高斯混合模型 JERK Accuracy模型

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