DMP：动态运动基元库，用于行为轨迹的时间序列信号的紧凑学习表示（时间尺度不变性）

简介：
DMP是一种创新的学习方法，专门设计用来捕捉和表达复杂的行为轨迹。它能够有效地将时间序列数据转换为简洁、抽象的形式，同时保持不同时间尺度下的信息完整性与准确性，极大地促进了机器人学及运动模拟领域的发展。 动态运动原语资料来源：动态运动基元（DMP）库提供了行为、轨迹或时间序列信号的紧凑学习表示，并且是时间标度不变的。该代码库包含C++、Python和MATLAB中DMP的实现，其中C++实现支持在机器人的实时控制系统中的使用。虽然不再维护MATLAB版本，但这里提供以供参考。 致谢：此代码库是在马克斯·普朗克智能系统研究所和南加州大学的支持下开发完成的。 引用文献： @phdthesis{sutanto2020phddissertation, title = {Leveraging Structure for Learning Robot Control and Reactive Planning}, school = {University of Southern California}, author = {Giovanni Sutanto}, year = {202}