[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于多指機(jī)械手觸感信息特征提取的物件分類(lèi)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610035934.8
• 申請(qǐng)日: 2016-01-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105718884B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李石堅(jiān);葉振宇;焦文均;陶海;楊莎;潘綱
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;B25J13/08
• 代理公司: 杭州天勤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多指機(jī)械手觸感信息特征提取的物件分類(lèi)方法，該分類(lèi)方法將多類(lèi)型的觸感相關(guān)傳感器按照陣列方式部署在多指機(jī)械手的指尖上，結(jié)合機(jī)械手對(duì)物體的抓取和滑動(dòng)，獲得各類(lèi)觸感信息，包括但不限于壓力、振動(dòng)、溫濕度等，對(duì)不同類(lèi)型的觸感信息分別處理，模擬觸感的各個(gè)組成部分，從而獲取物體的各種信息，并對(duì)觸感信息使用支持向量機(jī)方式進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，將剛性、溫濕度、表面紋理、導(dǎo)熱性等觸感組成部分映射到特征向量中，從而可以以在線(xiàn)或離線(xiàn)方式進(jìn)行多種物體的分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人觸感的仿生。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機(jī)械手仿生應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多指機(jī)械手觸感信息特征提取的物件分類(lèi)方法。

背景技術(shù)

近年來(lái)，機(jī)器人仿生學(xué)發(fā)展迅猛，機(jī)器人在工業(yè)、服務(wù)業(yè)的運(yùn)用越來(lái)越廣泛。于此同時(shí)，各類(lèi)傳感器也層出不窮，傳感器在體積、測(cè)量精度和部署形態(tài)上都有了比較大的進(jìn)步。但目前機(jī)器人還是在從事機(jī)械化重復(fù)化的動(dòng)作，自反饋機(jī)制的應(yīng)用還不多見(jiàn)。另外，對(duì)機(jī)器人的仿生，已經(jīng)在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)上取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但在觸覺(jué)上還是存在較大的空白，即使有，目前的觸覺(jué)僅僅用于簡(jiǎn)單的接觸判斷等領(lǐng)域，沒(méi)有完全地仿生人的復(fù)雜觸感，而且使用的傳感器多為陣列式等昂貴的傳感器，效益不高。如清華大學(xué)的蕭偉等人在標(biāo)題為《機(jī)器人靈巧手的觸覺(jué)分析與建?！芬晃闹刑岢鍪褂糜|感陣列實(shí)現(xiàn)對(duì)十類(lèi)特定物體的分類(lèi)，陣列帶有96個(gè)壓力傳感器，代價(jià)昂貴，且僅局限在壓感感知上，不是完整的觸覺(jué)。

國(guó)外的BioTac觸感套件具有比較良好的觸感構(gòu)建功能，提供了對(duì)壓力、振動(dòng)、溫度和熱通量的檢測(cè)，但缺陷在于其沒(méi)有提供對(duì)應(yīng)的觸感信息提取和分析功能，需要研究人員自行研究，且套件售價(jià)非常高昂，不適合工業(yè)推廣。

由此可見(jiàn)，現(xiàn)有技術(shù)主要存在以下缺陷：

(1)觸感傳感器運(yùn)用還是處在初級(jí)階段，僅用于簡(jiǎn)單的接觸判斷等，局限于壓感，尤其是國(guó)內(nèi)的團(tuán)隊(duì)，忽視了將壓感、溫感濕感，無(wú)法完成完整的觸感生成和模擬。(2)針對(duì)觸感信息的特征提取和分析比較零散，不能完全適應(yīng)不同的觸感信息特征。(3)現(xiàn)有機(jī)械手只能從事簡(jiǎn)單的重復(fù)化機(jī)械化工作，無(wú)法形成自反饋閉環(huán)，完成復(fù)雜操作，如對(duì)諸多不同物體的自適應(yīng)抓取分類(lèi)。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述技術(shù)缺陷，本發(fā)明提供了一種基于多指機(jī)械手觸感信息特征提取的物件分類(lèi)方法，通過(guò)觸感信息特征提取以訓(xùn)練模型，能夠在線(xiàn)或離線(xiàn)方式進(jìn)行多種物體的分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人觸感的仿生。

一種基于多指機(jī)械手觸感信息特征提取的物件分類(lèi)方法，包括如下步驟：

(1)通過(guò)在機(jī)械手指尖設(shè)置復(fù)合傳感器，利用機(jī)械手對(duì)各種物件進(jìn)行抓取和滑動(dòng)操作，進(jìn)而獲得各種物件對(duì)應(yīng)抓取操作和滑動(dòng)操作的多組復(fù)合觸感信息；

(2)對(duì)所述的復(fù)合觸感信息依次進(jìn)行基于信號(hào)曲線(xiàn)切分的特征提取以及降維處理后，得到對(duì)應(yīng)抓取操作和滑動(dòng)操作的訓(xùn)練樣本集合；

(3)根據(jù)所述的訓(xùn)練樣本集合進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到對(duì)應(yīng)抓取操作和滑動(dòng)操作的分類(lèi)模型；

(4)對(duì)于任一待分類(lèi)的物件，利用機(jī)械手對(duì)其進(jìn)行抓取或滑動(dòng)操作，從而獲得該物件對(duì)應(yīng)抓取操作或滑動(dòng)操作的復(fù)合觸感信息；進(jìn)而對(duì)得到的復(fù)合觸感信息依次進(jìn)行基于信號(hào)曲線(xiàn)切分的特征提取以及降維處理后輸入至對(duì)應(yīng)操作類(lèi)型的分類(lèi)模型中以輸出得到該物件的類(lèi)型，并依此對(duì)待分類(lèi)的物件進(jìn)行分類(lèi)。

所述的復(fù)合觸感信息包含壓力信號(hào)、溫度信號(hào)和濕度信號(hào)。

所述的步驟(2)和步驟(4)中對(duì)于抓取操作的復(fù)合觸感信息，對(duì)其進(jìn)行基于信號(hào)曲線(xiàn)切分的特征提取的具體過(guò)程如下：

首先，對(duì)復(fù)合觸感信息的壓力信號(hào)進(jìn)行低通濾波，并從濾波后的壓力信號(hào)曲線(xiàn)中提取第一個(gè)極大值以及平均值；

然后，根據(jù)提取得到的極大值和平均值將濾波后的壓力信號(hào)曲線(xiàn)劃分為上升段、平臺(tái)段和驟降段；取整個(gè)上升段以及平臺(tái)段前一定比例的采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)組成壓力信號(hào)的特征向量；