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设计具有推理和学习能力的机器人系统逐渐成为机器人研究领域的研究重点。最近，技能迁移学习（STL），即将人类技能迁移到机器人的能力，已成为自主机器人和人机合作的研究重点。它具有以下好处：（i）具有独立决策和学习能力的技能迁移学习系统使机器人能够在复杂动态的环境中学习和掌握操作技能，这可以克服传统编程等常规方法的不足，并大大提高机器人对复杂环境的适应性；（ii）人类生理信号使我们能够从生理水平提取运动控制特征，从而产生丰富的感官信号。在本次调查中，我们通过分析和分类自主机器人和人机合作领域的现有工作，概述了 STL 最重要的应用。我们通过讨论未来尚待解决的挑战和有希望的研究主题来结束本次调查。© 2020 Elsevier BV 保留所有权利。
自主机器人和人类的技能迁移学习...
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