概率运动基元（ProMPs，Probabilistic Movement Primitives）是一种用于机器人运动规划的机器学习方法，它将复杂的运动轨迹表示为概率分布，从而实现对运动模式的建模和泛化。与传统的运动基元不同，ProMPs通过高斯过程等概率模型捕捉运动的变异性，能够自然地处理任务约束、环境变化以及人机交互中的不确定性。
在具身智能产品开发中，ProMPs为机器人提供了灵活且鲁棒的运动生成能力。例如在服务机器人抓取物品时，ProMPs可以学习不同形状物体的抓取轨迹分布，当遇到新物体时能快速生成合理的运动方案。这种基于概率的方法特别适合需要适应动态环境的场景，如家庭服务、康复训练等应用领域。近期研究还将ProMPs与强化学习结合，进一步提升了运动策略的自主优化能力。