【摘 要】
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针对混合型控制问题，以排球任务为例研究机器人的运动规划．模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式，采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化（仅发球速度和角
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针对混合型控制问题，以排球任务为例研究机器人的运动规划．模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式，采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化（仅发球速度和角度变化）时的运动规划问题．由于支持向量回归（SVR）在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发，采用局部加权SVR（LW—SVR）实现案例学习．结果证明，LW—SVR的学习精度较RBF神经网络和SVR明显提高．
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