基于运动相似性的仿人机器人动作规划研究综述
仿生四足机器人步态规划与仿真研究
仿生四足机器人步态规划与仿真研究1. 引言1.1 研究背景仿生四足机器人是一种模仿动物四足行走方式的机器人，具有良好的稳定性和适应性，被广泛用于恢复性医疗、紧急救援、军事作战等领域。
随着人工智能和机器人技术的不断发展，仿生四足机器人的研究也变得越来越重要。
在仿生四足机器人的步态规划和仿真研究中，如何设计出稳定且高效的行走模式成为研究的重点之一。
近年来，随着计算机仿真技术的不断进步，仿生四足机器人的步态规划和仿真研究取得了一系列重要进展。
通过计算机模拟仿生四足机器人的步态和动作，研究人员可以更好地了解机器人行走时的力学特性和运动规律，为机器人的控制和优化提供有力支持。
本文将对仿生四足机器人步态规划与仿真研究进行深入探讨，旨在为仿生四足机器人的设计与控制提供理论支持和实验基础。
通过对步态规划算法、仿真模型建立、实验结果分析以及研究展望和应用前景的讨论，将全面展示仿生四足机器人的发展现状和未来发展方向，为相关领域的研究工作提供有益参考。
1.2 研究目的研究目的是为了解决传统固定步态规划方法在应对复杂环境和不确定性时存在的不足之处，提高仿生四足机器人的运动稳定性和适应性。
通过研究仿生四足机器人的步态规划算法，探索其在不同地形和工作条件下的运动模式，为其设计提供更加智能和高效的运动策略。
通过建立仿真模型，验证步态规划算法的有效性，并进一步探索优化算法。
研究将通过实验结果来验证仿生四足机器人步态规划算法的可行性和有效性，为进一步开发基于仿生原理的机器人提供参考和借鉴。
通过深入研究仿生四足机器人的步态规划与仿真，探讨未来在智能机器人领域的发展方向和挑战，为该领域的研究提供新的思路和方法。
1.3 研究意义仿生四足机器人的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 提高机器人的稳定性和适应性：仿生四足机器人可以模仿动物在不同地形上行走的方式，通过合理的步态规划算法，可以使机器人在复杂环境中保持稳定，提高其适应性和灵活性。
人型机器人的设计与运动控制研究
人型机器人的设计与运动控制研究人型机器人是一种模仿人类外形和动作的机器人，已经在社会生活和工业领域得到了广泛的应用。
人型机器人的设计和运动控制研究是实现人机交互的重要手段，也是提高机器人工作效率和性能的关键技术。
一、人型机器人的设计人型机器人设计是实现机器人形态与人类相似的关键环节，其目标是让机器人能够具备人类的行走、运动和交互能力。
常见的人型机器人设计包括基于动力学的机械设计、基于控制策略的控制设计和基于感知技术的传感器设计。
在机械设计方面，人型机器人的关节设计和驱动设计是非常重要的，因为这将影响到机器人的运动能力和稳定性。
设计者需要结合机器人的尺寸、力量、动力系统和负载要求来确定关节类型和驱动方式，并选择适当的材料和加工工艺，以确保机器人的机械强度和耐久性。
在控制设计方面，人型机器人需要实现复杂的运动和动作，因此需要采用高级控制策略。
其中，人型机器人动作规划是非常关键的，它可以帮助机器人实现各种动作和行走，同时避免碰撞和控制失效。
控制设计还涉及到机器人的自适应控制、力控制和力矩控制，以及机器人的反馈控制和前馈控制。
在传感器设计方面，人型机器人需要利用传感器来获取自身信息，实现对环境的感知和交互。
例如，机器人需要使用视觉传感器来识别物体、人脸、手势等信息，并能够实现深度图像处理和对象识别。
此外，机器人还可以配备多种传感器，如惯性传感器、压力传感器和力传感器，以实现机器人的动作测量和控制。
二、人型机器人的运动控制研究人型机器人的运动控制研究旨在实现对机器人运动的精确控制，以保证机器人的动作和行走稳定、快速和灵活。
与传统工业机器人不同，人型机器人的运动控制需要考虑到多种因素，如机器人的形态、负载、环境和人体协同等因素。
在运动控制研究方面，常见的控制方法包括PID控制、模型预测控制、逆动力学控制、强化学习控制等。
其中，PID控制是一种基于误差的反馈控制方法，可实现对机器人的速度和位置进行精确控制，但对非线性和时变系统的控制效果不佳。
仿生机器人设计方法及其运动控制研究
仿生机器人设计方法及其运动控制研究随着科技的不断进步，人类对仿生技术的研究也越来越深入。
仿生机器人，一种以仿生学原理为基础的机器人，是近年来备受瞩目的研究领域。
仿生机器人的研究旨在实现自然界生物的智能行为和运动方式，从而提高机器人的适应性、灵活性和稳定性。
本文将介绍仿生机器人的设计方法和运动控制研究。
一、仿生机器人的设计方法1. 生物学研究仿生机器人的设计方法以生物学研究为基础，通过深入了解自然界生物的解剖结构及其功能，从中提取出认为合适的设计元素，设计出与生物类似的机器人。
我们通常采用计算机的三维建模技术来模拟生物的结构，挖掘其内在机理，并进行仿真实验。
生物学研究不仅能够帮助设计师获取和解读生物的运动信息，而且能够深化我们对生命科学的认识和了解。
2. 机械设计随着生物学研究的进展，设计师可将所得的运动机理应用于具体的机械结构设计中。
其中包括机械零件的选择、排列、联接、运动方式等，这就需要对于机械学、材料力学、电气控制等方面有深入的了解。
设计的机械结构需要在仿生学理论基础上尽可能地简化，以期达到更好的稳定性和可操作性。
3. 人机交互方案在仿生机器人的设计中，人机交互方案也起着至关重要的作用。
好的人机交互方案使机器人更好地适应人类需求、更准确地执行任务。
一个好的机器人设计应该在人机交互方案中注重交互接口设计和程序的编写。
特别是，对于启示设计理念的生物中心，应将人机交互方案的设计和软件实现作为整个仿生机器人研究的重点。
二、仿生机器人的运动控制研究1.传感技术传感技术也是实现仿生机器人运动控制的一种重要手段。
通过安装各种接受外界信息的传感器，我们可以更好的掌握机器人在运动中的状态，例如位置、速度、方向、载荷等，从而实现智能控制。
与此同时，也可以运用传感技术来实现机器人与人机的交互环节，从而更好地实现人机协作。
2.智能控制技术智能控制技术通常包括人造神经网络、本体逻辑、模糊推理、基于规则的技术和基于模型的控制技术等。
生物仿生机器人的设计及其运动控制
生物仿生机器人的设计及其运动控制随着科技的不断发展，生物仿生机器人的研究逐渐受到人们的关注。
生物仿生机器人是通过模仿自然界中的生物体结构和行为特性，设计和制造出一种具有类似生物体能力的机械装置。
生物仿生机器人在很多领域都有着广泛的应用，如医疗、军事、环境、工业等，其研究也成为了本世纪最炙手可热的科技领域之一。
在生物仿生机器人的设计中，运动控制是其中一个至关重要的环节。
运动控制可以使生物仿生机器人实现复杂的动作和运动，从而更好地模拟和适应自然界中各种环境。
因此，本文将从生物仿生机器人的设计及其运动控制两个方面，阐述生物仿生机器人的应用和发展前景。
一、生物仿生机器人的设计生物仿生机器人的设计要充分考虑其模仿的生物体在自然界中所处的环境和其生理结构。
例如，仿生鱼机器人就需要模仿鱼类游泳的动作和手腕。
在仿生鸟机器人方面，需要考虑其翅膀的形态、尺寸和运动轨迹，以便实现更加逼真的模拟效果。
因此，生物仿生机器人的设计需要遵循以下原则：1. 身形特征匹配：生物仿生机器人的身形特征要与它所模仿的生物体越接近越好，这样才能更好地实现生物仿生机器人的功能。
2. 生物特性匹配：生物仿生机器人的设计要考虑其所处的环境，继承模仿的生物体在自然界中的行为和生理特性，并加以改进。
3. 生物功能匹配：生物仿生机器人的设计要充分考虑其功能需求，并参考模仿的生物体的功能，以便更好地实现仿真。
以仿生蛇机器人为例，生命科学家们在研究过程中发现，蛇的身体结构有着非常大的优越性。
蛇的身体柔软度高，摆动呈波浪状，可以轻松地在各种凹凸不平的地形中自由地穿行。
而生物仿生蛇机器人则利用了材料科学中相对柔性的智能材料，可以模拟出蛇的身体结构和运动方式，实现类似生物体的灵活性。
二、生物仿生机器人的运动控制运动控制是生物仿生机器人研究中一个非常重要的环节，可以使得仿真机器人有更加高效和灵活的运动能力。
而生物仿生机器人的运动控制需要遵循以下原则：1. 运动控制系统设计：生物仿生机器人的运动控制需要设计具有自控、互控和数控功能的系统。
人体仿生机器人的设计与控制技术
人体仿生机器人的设计与控制技术随着科技的不断发展，人体仿生机器人已经成为研究的一个重要领域。
人体仿生机器人是通过模仿人体器官、骨骼和运动系统的结构和功能，设计和制造的一类机器人。
它可以模拟人体的动作和行为，具有广泛的应用前景，涵盖了医疗、救援、残疾人辅助等领域。
本文将重点介绍人体仿生机器人的设计与控制技术方面的研究进展和应用前景。
在人体仿生机器人的设计中，关键是模仿人体的结构和功能。
人体的骨骼和肌肉系统是机器人设计的关键部分。
通过仿生学的原理和技术，可以设计出类似人体骨骼和肌肉的结构，使得机器人具有类似人体的自由度和灵活性。
同时，人体的运动控制系统也是人体仿生机器人设计的关键所在。
在设计与控制技术上，需要结合机械学、力学、控制论等学科的知识，确保机器人的动作控制精确和准确。
在人体仿生机器人的控制技术方面，研究人员提出了许多创新性的方法和算法。
一种常见的控制方法是模仿人体中枢神经系统的工作原理，通过神经网络模型来实现机器人的动作控制。
这种方法模拟了人体神经元之间的相互作用，通过计算机模拟人体神经网络的工作方式，实现机器人的动作控制。
另一种常见的控制方法是使用传感器来感知周围环境和机器人自身状态，并根据传感器数据来实现机器人的动作控制。
这种方法可以使机器人对环境的变化做出快速反应，提高机器人的自主性和应对能力。
此外，人体仿生机器人的设计与控制技术还涉及到力传感器和运动学算法的应用。
力传感器可以测量机器人与环境之间的作用力，从而实现机器人的精确力控制。
通过运动学算法，可以实现机器人的动作规划和路径规划，确保机器人的动作流畅和精确。
这些技术的应用可以使人体仿生机器人在医疗领域具有更好的适应性和精确性，为医生和患者提供更好的医疗服务。
人体仿生机器人的应用前景非常广泛。
在医疗领域，它可以用于手术辅助、康复训练等方面。
通过人体仿生机器人，可以减少医生手术的风险和手术时间，提高手术的精确度和准确性；同时，通过机器人康复训练，可以帮助患者恢复运动功能，提高康复效果。
仿人机器人非稳态平衡机理及步态规划方法
优化算法
如遗传算法、粒子群算法等， 可以应用于步态规划中，对机 器人的步态进行优化，以提高 稳定性、效率等性能。
CHAPTER 04
仿人机器人非稳态平衡与步 态规划的实验研究
实验平台与实验设计
实验平台
为了研究仿人机器人的非稳态平衡机理及步态规划方法，我们采用了具有高度仿真人体结构的仿人机器人作为实 验平台。该平台配备了先进的传感器和高速运动控制系统，能够实现对机器人精确控制和实时数据采集。
仿人机器人非稳态平 衡机理及步态规划方 法
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目录
• 仿人机器人概述 • 非稳态平衡机理研究 • 步态规划方法研究 • 仿人机器人非稳态平衡与步态规划的实
验研究 • 仿人机器人非稳态平衡与步态规划的应
用案例 • 总结与展望
CHAPTER 01
仿人机器人概述
仿人机器人的定义与特点
实验设计
实验包括两个部分，即非稳态平衡实验和步态规划实验。在非稳态平衡实验中，我们将通过模拟各种外部扰动， 如推力、拉力等，来观察机器人的平衡调整能力。在步态规划实验中，我们将设计不同的步态策略，并通过对比 实验来评估各种策略的性能。
非稳态平衡实验结果与分析
实验结果
在非稳态平衡实验中，我们观察到仿人机器人能够利用其高度仿真的身体结构和先进的控制系统，迅 速调整自身姿态，以保持平衡。即使在面临较大的外部扰动时，机器人仍能够在短时间内恢复平衡。
在灾难救援等危险环境中，仿人机器人能 够替代人类执行高风险任务。
教育与娱乐
科学研究
仿人机器人可作为教育机器人，用于科普 教育、技能培训等；同时，也可作为娱乐 机器人，丰富人们的业余生活。
仿人机器人作为研究平台，可用于人体运 动机理、人体工程学等领域的研究。
模仿学习方法综述及其在机器人领域的应用
模仿学习方法综述及其在机器人领域的应用LI Shuailong;ZHANG Huiwen;ZHOU Weijia【摘要】模仿学习一直是人工智能领域的研究热点.模仿学习是一种基于专家示教重建期望策略的方法.近年来,在理论研究中,此方法和强化学习等方法结合,已经取得了重要成果;在实际应用中,尤其是在机器人和其他智能体的复杂环境中,模仿学习取得了很好的效果.主要阐述了模仿学习在机器人学领域的研究与运用.介绍了和模仿学习相关的理论知识;研究了模仿学习的两类主要方法:行为克隆学习方法和逆强化学习方法;对模仿学习的成功应用进行总结;最后,给出当前面对的问题和挑战并且展望未来发展趋势.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)004【总页数】14页(P17-30)【关键词】人工智能;行为克隆;逆强化学习;模仿学习【作者】LI Shuailong;ZHANG Huiwen;ZHOU Weijia【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP242.61 引言在传统方式中，机器人和其他智能体系统以人工编程的方式控制其自主行为，需要专门的知识和技能。
但是，机器人和其他智能体的应用环境已经从简单的环境转移到复杂的非结构化的环境，人工编程行为越来越具有挑战性，并且耗时、代价昂贵[1-2]。
最重要的是，由于机器人行为的多样性，人类不可能编程机器人的所有行为。
从示教中学习期望行为是一种很有效的解决方法，模仿学习（Imitation Learning，IL）就是基于这一思想而进行的工作。
在IL中，专家示教提供了有效信息，从而图1 模仿学习的一般流程目前，IL方法已经应用于很多领域中，包括类人机器人[3-4]、游戏[5]、人机交互[6-7]、机器视觉[8-9]等，是人工智能的一个重要分支。
本文对IL的研究历程、发展和应用进行详细阐述。
本文的整体框架如图2所示。
2 预备知识首先简要地介绍IL需要的相关知识，包括相关符提高了学习效率，并且适用于复杂任务，而无需人工编程所需要的相关专业技能和知识。
软体机器人综述
软体机器人综述随着科技的不断发展，机器人已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
而软体机器人作为机器人领域中的一种新兴技术，具有其独特的优势和特点，受到了广泛的和研究。
本文将对软体机器人的研究现状、发展趋势以及应用领域进行综述。
软体机器人是一种由柔性和可延展材料构成，具有类生物体运动和适应能力的机器人。
与传统机器人相比，软体机器人具有更好的适应性和灵活性，可以适应各种复杂的环境和任务。
目前，国内外的研究者们已经开发出了多种不同类型的软体机器人，如仿生机器人、柔性机器人、可穿戴机器人等。
其中，仿生机器人是软体机器人领域中的一个研究热点。
这种机器人可以通过模仿生物体的形态和运动方式来实现类似生物体的运动和适应能力。
例如，一些仿生机器人可以模仿鸟类的飞行方式，实现飞行和空中悬停等动作。
另外，柔性机器人也是一种重要的软体机器人类型。
这种机器人通常由柔性的材料构成，可以通过改变自身的形状和大小来实现运动和适应。
例如，一些柔性机器人可以通过改变自身的形状来实现爬行、滚动等动作。
随着技术的不断发展，软体机器人的发展也呈现出一些新的趋势。
软体机器人的智能化程度将不断提高。
未来的软体机器人将更加智能化，可以通过感知和识别环境来实现自适应和自主决策。
软体机器人的可穿戴性和便携性将不断提高。
未来的软体机器人将更加轻便和灵活，可以适应各种不同的环境和任务。
软体机器人的制造工艺将不断改进。
未来的软体机器人将更加精细和可靠，可以通过大规模生产来实现商业化应用。
软体机器人的应用领域非常广泛，可以应用于医疗、军事、救援、服务等领域。
在医疗领域中，软体机器人可以用于手术辅助、康复训练等方面。
在军事领域中，软体机器人可以用于侦察、探测、排爆等方面。
在救援领域中，软体机器人可以用于搜救、排险等方面。
在服务领域中，软体机器人可以用于家政、餐饮、酒店等方面。
软体机器人作为机器人领域中的一种新兴技术，具有其独特的优势和特点，未来的发展前景非常广阔。
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２ ０ １ ４ 年 ６月
Ｊ ｕ ｎ ｅ ２ ０ １ ４
基 于 运 动 相似 性 的仿 人机 器 人 动作 规 划研 究 综 述
柯 文德 ， 彭志平 ， 武春英
（ １ ． 广 东石油化工学 院 计算机与 电子信息学院 ， 广 东 茂名 ５ ２ ５ ０ ０ ０ ； ２ ． 广 东石油化工学院 体育学 系， 广 东 茂名 ５ ５０ ２ ０ ０ ）
关键词 ： 仿人机器人 ； 相似性 ； 动规划 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ４ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ２ ０ ９ ５—２ ５ ６ ２ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ —０ ０ ３ ３— ０ ５
目 前在仿人机器人运动规划研究上主要有基于运动解析方程设计运动轨迹方法以及基于人体运动相 似性设计运动轨迹方法＿ 】 ］ 。由于仿人机器人与 自然人体有着较 为相近的外观形状与四肢结构等 ， 将自 然人体的运动轨迹多样性 以及非线性求解特点应用在仿人机器人上时， 能够使机器人运 动体现出更为 明 显的拟人化效果 ， 在双足行走 、 单双足跳跃、 快慢速跑步 、 肢体弯曲伸展与物体抓取等方面表现出平滑柔顺 的运动形态 ， 实现机器人运动轨迹 自然平滑、 能量消耗优化与复杂动作设计等优点 ｊ 。其设计过程是通过
第２ ４ 卷
第 ３期
广 东石 油化 工学 院学报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｐ ｅ ｔ ｒ ｏ ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖ ｏ １ ． ２ ４ Ｎ ｏ ． ３
２ ０ １ ４正
３ ） 电磁 惯 性感应 式捕 获原理 。该捕 获方 法将 电磁 波发 射 器放 置 在 现 场捕 获 环境 中 ， 电磁 波接 收 器被
Ｓ ｈ ａ ｐ ｅ Ｗｒ ａ ｐ系列设备 以及 Ａ ｎ ｉ ｍ ａ ｚ ｏ ｏ 公司的 Ｉ Ｇ Ｓ １ ８ ０ 系列动作捕获设备较为常用＿ ４ ｊ 。
２ ） 光学式捕获原理。该捕获方法在现场环境中构建起三维效果的摄像机组 ， 演示人体处在场地中央，
将具有光学特征的标志球放置在演示人体的关键关节位置 ， 对摄像机组拍摄记 录下的人体运动轨迹进行 提取运动特征参数并由虚拟环境进行重构。该方法需对摄像机组角度间隔、 现场环境光照 、 演示人体与环
境 的颜 色对 照 、 运 动遮 挡等 问题进 行考 虑 。 目前 Ｐ ｈ ｏ ｅ ｎ ｉ Ｘ公 司的 Ｐ １ １ Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｅ ｙ ｅ ｚ 系列产 品 以及 Ｖ ｉ ｃ ｏ ｎ 公 司 的
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ４—０ ４—２ ９ ； 修 回 日期 ： ２ ０ １ ４—０ ５—１ ４
摘要 ： 阐述 了基 于运 动相 似性 的仿人机器人动作规划研究进展 ： 首先 ， 分析 了捕获人体运动轨迹 ， 包括 运动捕获设备 类型 与
运动轨迹处理 ； 其次 ， 阐述了人机运动模 型构建 ， 包括运动重定 向、 分解 与重构运 动姿势 ； 再次 ， 阐述 了不一 致的 目标 环境控 制， 包括地 面碰撞控制 、 不一致的形态控制 、 自适应学 习、 非线 性连续运 动轨 迹设计等 ； 最后进行 了总结 。
基金项 目： 国家 自 然科学基金项 目“ 云计算中虚拟机资源与应 用系统参数 的协 同 自适应配置研 究” （ ６ １ ２ ７ ２ ３ ８ ２ ） ； 广 东省 自 然科 学基 金项 目“ 仿人机器人相似性动作设计关 键技术研究 ” （ ￥ ２ ０ １ ２ ０ １ ０ ０ ０ ９ ９ ６ ３ ） ； 广东 省 自然科学基金项 目“ 面 向 自主计 算的 Ｂ Ｄ Ｉ
１ 捕 获人 体 运 动轨 迹
１ ． １ 运动 捕获设 备
目 前在捕获人体运动轨迹上主要有机械 电动式、 光学式 、 电磁惯性感应式、 声学式等。 １ ） 机械电动式捕获原理。该捕获方法在于将运动位移测试设备与角度传感器配置在机械骨骼服装关
键 关节位 置上 ， 在人 体穿 戴该 服装后 展示 相关 运 动时进 行捕 捉运 动轨迹 参数 。该 方法 的实 时 陛效 果较 好 ， 较 易获得 关节 运动 姿势 相关参 数 ， 受光照、 场地 等 外部 环境 影 响较 少 ， 但 该 服装 的重量 、 构 成 材 料特 点 、 体 积 大小 等将 制约 自然人 体 的实 际运 动 姿 势 ， 捕 获 的运 动参 数 数 据 精度 水 平 一 般 。 目前 Ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ａ ｎ ｄ 公 司 的
—
Ｐ Ｃ Ａ ｎ ｔ 研究及其应用” （ ８ １ ５ ２ ５ ｏ ０ ０ ０ ２ ０ ０ ０ ０ ０ ３ ） ； 广东省高等学校科技创新项 目“ 适应石化高危作 业环境的仿人机 器人相
似性运动研究”（ ２ ０ １ ２ Ｋ Ｊ Ｃ Ｘ ０ ０ ７ ７ ） ； 广东高校石化故障诊断与信 息化控制工程 中心开放基金 “ 石化 作业仿人机器人 动作设
计研究 ” （ ５ １ ２ ０ ０ ９ ） ； 广东石油化工学 院博士启动基金“ 仿人机器人运 动规划技术研究” 。
作者简介 ： 柯文德（ １ ９ ７ ６ 一） ， 男， 广东茂 名人 ， 博士 ， 教授 ， 研究方向为人 工智能 、 机器人技术 、 计算机系统结构等。
广 东石油 化工 学 院学报 Ｖ ｉ ｃ ｏ ｎ Ｍ Ｘ、 Ｂ ｏ ｎ ｉ ｔ ａ 、 Ｍ ｏ ｔ ｕ ｓ 、 Ｃ ａ ｒ ａ 等系 列产 品较 为常用 Ｊ 。
图像学识 别并 提取 离散 或者 连续 的人体运 动轨迹 ， 在进行运 动学与动力学 约束优化后 ， 应 用在仿人机器人 关 节上 ， 实 现较好能量 消耗 优化的拟人 化运 动效果 。 目前 该方 向已经成 为仿人 机器 人运 动规划 的重要研 究热
点， 具体涉及以下方面研究： 运动图像捕获及处理、 人一 机器人运动模型构建、 运动 目 标差异化控制等。