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本发明公开了基于高斯混合模型与动态运动基元的机器书写方法及装置，通过多个第一视角人类书写的视频，使用深度学习模型识别并跟踪自定义的笔身关键点，将关键点轨迹作为手写字符或汉字的轨迹；将提取的所有轨迹从各自的像素坐标系中变换至自定义任务空间坐标系中的合适位置，再通过动态时间规整算法将所有轨迹进行时间对齐；采用高斯混合模型对所有样本数据进行建模学习，经EM算法求解后，给定新的时间序列，通过高斯混合回归生成最优书写轨迹的二维坐标序列；然后通过动态运动基元算法再次学习该最优轨迹，从而在保留书写轨迹形状特征的同时，能够适应不同的起始和终止点，还能实现时间维度的缩放；最后通过逆运动学计算使机器人成功执行。

本发明基于一个将监测手指运动状态的可拉伸弯曲传感器、捕捉手掌空间运动状态的惯性传感器和检测手抓握力度的柔性压力传感器结合的数据手套，设计出的一套用户可以自主使用的智能康复训练系统，本发明对用户的训练数据进行实时显示和存储，以备医生对用户的康复训练反馈建议，同时降低康复训练的成本，使病人可以居家进行手功能康复训练，增强了康复训练过程中的便捷性，将患者的训练动作可视化，使手部训练的准确性得到提高，危险性低，稳定性和可操控性高。柔性压力传感器的引入解决了传统数据手套只能检测运动位置，不能检测手抓握时整个手各位置抓握力度的问题。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。