申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117817658A

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本申请提供了一种对练机器人训练方法及装置。所述方法包括：获取第一训练数据，第一训练数据包括表征动作类型的各动作轨迹的轨迹点，动作轨迹的轨迹点是按照时间步长从动作轨迹提取得到的；利用第一训练数据中各轨迹点，训练高斯混合模型，直至高斯混合模型收敛，获得高斯混合模型的最优模型参数；利用高斯混合回归，根据最优模型参数，生成各时间步的最优轨迹点，以获得期望轨迹，期望轨迹用于指示对练机器人沿着期望轨迹挥动以击打球。本申请使得对练机器人基于期望轨迹学习该动作类型，使得对练机器人基于期望轨迹实现使用该动作类型击打球，实现与用户对练，更好协助用户训练以应对不同情况。

主权项：1.一种对练机器人训练方法，其特征在于，包括：获取第一训练数据，所述第一训练数据包括表征动作类型的各动作轨迹的轨迹点，所述动作轨迹的轨迹点是按照时间步长从所述动作轨迹提取得到的；利用所述第一训练数据中各轨迹点，训练高斯混合模型，直至所述高斯混合模型收敛，获得所述高斯混合模型的最优模型参数；利用高斯混合回归，根据所述最优模型参数，生成各时间步的最优轨迹点，以获得期望轨迹，所述期望轨迹用于指示对练机器人沿着所述期望轨迹挥动以击打球。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 一种对练机器人训练方法及装置

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