摘要
示教学习作为机器人学习的重要范式，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其核心思想是让机器人通过观察和模仿人类专家的示教行为，自主学习新的技能。
然而，传统的示教学习方法通常依赖于单一模态的数据，如视觉或运动信号，难以全面捕捉人类示教行为的丰富信息，限制了机器人学习的效率和泛化能力。
近年来，随着多模态融合技术的快速发展，将多模态信息融入示教学习过程，为解决上述问题提供了新的思路。
多模态融合旨在整合来自多个感知源的信息，如视觉、听觉、触觉等，以获得对环境和任务更全面、准确的理解。
将多模态融合与示教学习相结合，能够有效提高机器人对示教信息的感知能力、理解能力和学习效率，使机器人能够更好地理解人类意图，学习复杂技能，进而增强机器人的自主性和智能水平。
关键词：示教学习；多模态融合；机器人学习；人机交互；智能制造
随着机器人技术的不断发展，机器人在工业生产、服务行业、医疗康复等领域的应用日益广泛。
然而，传统的机器人编程方法通常需要专业的编程知识，且难以适应复杂多变的任务环境。
示教学习作为一种直观、高效的机器人编程方法，近年来受到越来越多的关注。
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