corrDMP V1.0

《机器人示教学习：动态运动基元 DMP 的 Matlab 实现》了 Dynamic Movement Primitives (DMP) 在机器人控制中的应用。DMP 是一种模仿学习方法，能通过人类示教数据生成复杂轨迹。

DMP 模型基于神经生物学原理，由基础函数与控制信号两部分构成。基础函数如高斯或正弦函数负责构建平滑轨迹，控制信号则根据目标和环境反馈进行调整。

在 Matlab 中实现 DMP 包括四个步骤：初始化参数、从示教数据学习权重、生成轨迹以及反馈控制。corrDMP-v1.0 的脚本如 initializeDMP.m、learnWeightsFromDemonstration.m 和 generateTrajectory.m 正好覆盖了这一流程。

示教数据来源可借助多种 机器人示教器 获取，如 机器人示教器及软件协作机器人 中展示的硬件与软件结合方案。利用这些设备可以为 DMP 模型高质量的演示输入。

不同厂商的示教编程方法对 DMP 实践也有启示。例如 MOTOMAN 工业机器人示教方法 强调轨迹精准控制，这与 DMP 的目标一致。另如 发那科 和 KUKA 的示教方式，也能为学习者多种控制策略参考。

corrDMP-v1.0 包含的图形输出展示了轨迹变化过程。学习者可以观察控制信号如何影响路径调整，提升对 DMP 工作原理的理解。

对于从事 机器人轨迹规划 的开发者，该资源与 机器人轨迹规划 Matlab 程序 相辅相成，为实现从示教到路径生成完整支持。

corrDMP-v1.0 适用于教学、研究及实际工程验证，为探索 DMP 在 机器人示教学习 中的应用了结构清晰、功能完备的代码框架。