基于轨迹匹配的模仿学习：解锁类人机器人运动行为的新范式

一、引言

1.1研究背景与意义

随着科技的飞速发展，类人机器人作为人工智能与机器人技术的重要研究方向，在现代社会展现出了巨大的应用潜力。类人机器人因其与人类相似的外形和运动模式，能够在多种场景中与人类进行自然交互并执行复杂任务，如在家庭服务领域，可协助完成家务劳动、照顾老人儿童；在医疗康复领域，能辅助患者进行康复训练；在灾难救援场景中，可深入危险区域执行搜索、救援任务，有效降低救援人员的风险。这些应用不仅提高了生活和工作的效率，还为解决一些社会问题提供了新的途径。

然而，要使类人机器人能够灵活、准确地完成各种任务，其运动行为的优化至关