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公开(公告)号：CN110990769B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201911170676.4
申请日：2019-11-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种适合多自由度机器人的姿态迁移算法系统，涉及机器人领域，本发明姿态迁移算法系统将机器人在不同环境下的姿态或动作生成任务视为一个多目标优化问题，将在简单环境中已经获得的机器人姿态(或动作)作为源域，将适合未知的复杂环境中的姿态(或动作)作为目标域，在寻找目标域的最优解时，利用源域的知识产生高质量的初始种群，并在此基础上利用任何一种基于种群的多目标优化算法快速地产生出适合复杂环境的机器人姿态(或动作)。本发明可以使用不同的迁移学习算法来进行知识复用，对于任何基于种群的多目标优化算法而言，本发明所提出的算法系统无需修改，即可与其实现有效结合。
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公开(公告)号：CN110990769A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911170676.4
申请日：2019-11-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种适合多自由度机器人的姿态迁移算法框架，涉及机器人领域，本发明姿态迁移算法框架将机器人在不同环境下的姿态或动作生成任务视为一个多目标优化问题，将在简单环境中已经获得的机器人姿态(或动作)作为源域，将适合未知的复杂环境中的姿态(或动作)作为目标域，在寻找目标域的最优解时，利用源域的知识产生高质量的初始种群，并在此基础上利用任何一种基于种群的多目标优化算法快速地产生出适合复杂环境的机器人姿态(或动作)。本发明可以使用不同的迁移学习算法来进行知识复用，对于任何基于种群的多目标优化算法而言，本发明所提出的算法框架无需修改，即可与其实现有效结合。
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