典型文献
基于压电薄膜传感器的机器人触觉识别系统
文献摘要：
为了使机器人通过触觉感知外部环境信息,弥补视听交互信息缺失的不足,根据聚偏氟乙烯(PVDF)材料的压电效应设计开发基于触觉传感器和卷积神经网络的机器人触觉识别系统,能够根据所采集的触觉信号识别出材质类型.提出基于渐进式级联卷积神经网络的触觉识别算法.该算法基于卷积神经网络提取机器人传感器的信号特征,包括经过短时傅里叶变换的触觉数据频谱图和信号表征周期内的时域特征.为了解决特定材质识别混淆的问题,利用K-Medoids聚类算法和动态时间规整(DTW)距离度量算法将分类过程区分为粗、细2个层次,构建渐进式分类模型.实验表明,设计的触觉传感器对物体材质的平均识别正确率约为97％,机器人能够成功识别触摸到的真实材质,为下一步的探索交互任务奠定基础.
文献关键词：
机器人触觉;聚偏氟乙烯(PVDF);压电薄膜;卷积神经网络;传感器;聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
王云灏;孙铭会;辛毅;张博宣
作者机构：
吉林大学 计算机科学与技术学院,吉林 长春 130012;吉林大学 仪器科学与电气工程学院,吉林 长春 130061;美国波特兰州立大学 工程与计算机科学学院,俄勒冈州 波特兰 97201
文献出处：
引用格式：
[1]王云灏;孙铭会;辛毅;张博宣-.基于压电薄膜传感器的机器人触觉识别系统)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(04):702-710
A类：
材质识别
B类：
压电薄膜,薄膜传感器,机器人触觉,触觉识别,识别系统,人通,触觉感知,环境信息,视听交互,交互信息,信息缺失,聚偏氟乙烯,PVDF,压电效应,应设,设计开发,触觉传感器,信号识别,渐进式,级联卷积神经网络,识别算法,信号特征,短时傅里叶变换,频谱图,时域特征,Medoids,聚类算法,动态时间规整,DTW,距离度量,量算,分类过程,分类模型,能够成功,触摸,摸到
AB值：
0.377866
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