一种双曲轨迹解耦动作生成方法及系统

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摘要

本发明提供了一种双曲轨迹解耦动作生成方法及系统，涉及人工智能与机器人连续控制领域。该方法包括：基于专家动作序列的数据驱动方法自适应估计双曲流形的曲率；通过时间几何嵌入机制对机器人连续物理动作序列进行随时间递增的缩放，并将其投影至双曲空间，利用边界的指数膨胀隔离长期的预测不确定性；在双曲空间中学习最优传输测地线流，并通过具有共形因子加权的损失函数优化网络；推理时基于具有零协变加速度特性的测地线流进行一阶黎曼欧拉单步积分，最后逆向缩放并反投影回欧氏空间。本发明利用双曲空间指数增长的体积优势自然解耦冲突轨迹，避免了模式平均问题，并实现了极低延迟的高精度单步机器人动作生成。

附图

附图 1