从示范中学习(Learning from Demonstration,LfD),是指机器人学习人类的操作工作,相比传统的脚本指令操作机器人更简单,而机器人需要学习人类示范来快速适应环境的变化。对于机器人运动轨迹学习之后进行技能泛化,GMR-GPR生成的轨迹无法...从示范中学习(Learning from Demonstration,LfD),是指机器人学习人类的操作工作,相比传统的脚本指令操作机器人更简单,而机器人需要学习人类示范来快速适应环境的变化。对于机器人运动轨迹学习之后进行技能泛化,GMR-GPR生成的轨迹无法精确通过每个部分起始约束点,基于GMR-GPR算法进行改进,进行增量GMR-GPR技能泛化,在尽可能保持教学动作的真实意图的同时,也能够同时经过约束点,生成的轨迹进一步提高在约束点区域的泛化性,此外,通过执行字母仿真和UR5e机器人实验,验证和分析了所提方法的可用性。结果表明,所改进的方法能够提供可靠的解决方案,在尽可能保留真实演示意图的同时,挽回示教者纠正意愿的损失。展开更多
针对GMR-1系统下行链路BCCH和TCH3信道的接收,分析了GMR-1下行信道的时隙结构和π/4-CQPSK调制特性,提出了一种基于GMR-1系统下行链路的π/4-CQPSK解调方法。通过FCCH信道实现频偏估计和时隙同步,利用独特字进行信道估计和内插,并对时...针对GMR-1系统下行链路BCCH和TCH3信道的接收,分析了GMR-1下行信道的时隙结构和π/4-CQPSK调制特性,提出了一种基于GMR-1系统下行链路的π/4-CQPSK解调方法。通过FCCH信道实现频偏估计和时隙同步,利用独特字进行信道估计和内插,并对时隙边缘部分的信道估计值进行修正,从而实现对BCCH和TCH3信道π/4-CQPSK的解调。仿真结果表明,在信噪比大于7 d B的情况下,该算法可以实现对GMR-1系统下行链路π/4-CQPSK的正确解调。展开更多
文摘从示范中学习(Learning from Demonstration,LfD),是指机器人学习人类的操作工作,相比传统的脚本指令操作机器人更简单,而机器人需要学习人类示范来快速适应环境的变化。对于机器人运动轨迹学习之后进行技能泛化,GMR-GPR生成的轨迹无法精确通过每个部分起始约束点,基于GMR-GPR算法进行改进,进行增量GMR-GPR技能泛化,在尽可能保持教学动作的真实意图的同时,也能够同时经过约束点,生成的轨迹进一步提高在约束点区域的泛化性,此外,通过执行字母仿真和UR5e机器人实验,验证和分析了所提方法的可用性。结果表明,所改进的方法能够提供可靠的解决方案,在尽可能保留真实演示意图的同时,挽回示教者纠正意愿的损失。
文摘针对GMR-1系统下行链路BCCH和TCH3信道的接收,分析了GMR-1下行信道的时隙结构和π/4-CQPSK调制特性,提出了一种基于GMR-1系统下行链路的π/4-CQPSK解调方法。通过FCCH信道实现频偏估计和时隙同步,利用独特字进行信道估计和内插,并对时隙边缘部分的信道估计值进行修正,从而实现对BCCH和TCH3信道π/4-CQPSK的解调。仿真结果表明,在信噪比大于7 d B的情况下,该算法可以实现对GMR-1系统下行链路π/4-CQPSK的正确解调。
