机器人智能抓取:多模态深度极端学习在视触觉融合中的应用
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更新于2024-08-08
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"本文探讨了在机器人领域中,如何利用超限学习方法进行抓取区域识别,特别是通过S7-1500作为服务器端与第三方设备的TCP通信。文章主要关注的是机器人在复杂场景中的视触觉融合,以及如何通过多模态深度极端学习机器(Deep Extreme Learning Machine, DELM)实现对物体抓取的精准识别。"
在现代机器人技术中,目标识别是一个至关重要的环节,特别是在机器人操作和抓取任务中。视觉和触觉的融合为机器人提供了更丰富的感知信息,使它们能够在复杂和动态的环境中进行精细操作。描述中提到的“Robotic Grasping Recognition using Multi-modal Deep Extreme Learning Machine”是一种利用多模态数据(如视觉和触觉)进行深度学习的方法,旨在提升机器人对抓取动作的识别精度。
视触觉融合是机器人智能的一个关键方面,它允许机器人通过视觉传感器(如摄像头)和触觉传感器(如电子皮肤)同时获取信息。在简单的操作,如挑拣、放置和推,以及复杂的操作,如捏、握和扭转,这种融合能够帮助机器人更好地理解物体的形状、质地和状态。例如,在亚马逊抓取挑战赛和机器人抓取与操作比赛中,多模态传感器和灵巧手的应用突显了它们在实际应用中的价值。
时空数据在机器人操作中的作用不可忽视,因为它包含了随时间变化的空间信息。单一模态的数据可能不足以提供全面的感知,例如,仅依赖视觉无法判断手的运动方向,而仅依赖触觉可能无法准确识别物体的物理特性。因此,通过DELM,可以同时处理多种模态数据,既保持各模态的独立性,又增强它们之间的互补性,从而提高决策的准确性和系统的鲁棒性。
认知机器人是新一代智能机器人的代表,它们具有类人认知、自我意识、情感交互、自我进化和环境共生能力,能够实现人机共融。共融机器人要求能够在与环境、人和其他机器人自然交互的同时,自主适应复杂动态环境,进行协同作业。为了实现这些功能,利用云计算和大数据技术进行经验学习成为了一种关键的技术手段。
本研究的重点在于利用超限学习方法,尤其是DELM,来提高机器人在视触觉融合方面的性能,以适应多样性和不确定性的环境,进行高效、精确的操作。这种方法不仅提升了机器人在抓取任务中的表现,也为未来的智能机器人技术发展奠定了基础。
2022-06-10 上传
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2022-07-15 上传
2023-07-12 上传
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