[發明專利]一種基于協同訓練的地形分類方法

在審

• 申請號: 201811119967.6
• 申請日: 2018-09-25
• 公開（公告）號: CN109214463A
• 公開（公告）日: 2019-01-15
• 發明（設計）人: 劉陽;劉珂
• 申請（專利權）人: 合肥優控科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于協同訓練的地形分類方法，其特征在于，具體包括以下步驟：步驟S1：令機器人在其工作環境中的每種地形上分別行駛一段時間，同時收集機器人腳部安裝的觸覺傳感器輸出的觸覺信號時間序列和面向前方地面的攝像機記錄的地面圖像序列，對每種地形上采集的觸覺信號時間序列分別進行分割，分割長度為α個采樣點，得到每種地形對應的觸覺信號序列段的集合；對每個觸覺信號序列段進行特征提取，得到每種地形對應的觸覺信號樣本集，所有地形的觸覺信號樣本集的集合記為對每種地形對應的地面圖像序列中的圖像進行特征提取，得到每種地形對應的圖像特征樣本集，所有地形的圖像特征樣本集的集合記為其中a_ι和b_ι表示機器人在同一地點上的觸覺傳感器獲取的觸覺信號樣本和攝像機獲取的圖像特征樣本，表示觸覺信號樣本集A和圖像特征樣本集B包含樣本的數量；用地形編號1,2,...,J對這些樣本集中的樣本進行標注，其中J表示地形種類的總數，得到有標注樣本集{A,B,Ψ}，為與A和B對應的地形種類集合，其中ψ_ι∈{1,2,...,J}表示與a_ι和b_ι對應的地形種類；

步驟S2：令機器人在其工作環境中隨機行走，得到行走中收集的觸覺信號時間序列以及地面圖像序列，對觸覺信號時間序列進行分割，分割長度為α個采樣點，得到行走中收集的觸覺信號序列段的集合，對觸覺信號序列段進行特征提取，得到觸覺信號樣本集，記為對行走中收集的地面圖像序列中的圖像進行特征提取，得到圖像特征樣本集，記為其中c_κ和d_κ表示機器人在同一地點上的觸覺傳感器獲取的觸覺信號樣本和攝像機獲取的圖像特征樣本，表示觸覺信號樣本集C和圖像特征樣本集D包含樣本的數量；由此得到無標注樣本集{C,D}；

步驟S3：令迭代訓練序號e＝0，記基于觸覺信號的分類器的訓練集和基于地面圖像的分類器的訓練集分別為L⁽¹⁾、L⁽²⁾，并令L⁽¹⁾＝{A,Ψ}、L⁽²⁾＝{B,Ψ}；

步驟S4：基于訓練集L⁽¹⁾和L⁽²⁾分別訓練基于觸覺信號的分類器和基于地面圖像的分類器，分類器模型使用支持向量機，記訓練好的分類器為和

步驟S5：從觸覺信號樣本集C中隨機選取n_c個樣本輸入到分類器中，分別得到n_c個樣本的地形預測結果的集合以及地形預測結果的置信度其中置信度最高的n_c′個地形預測結果用來標記所對應的圖像特征樣本，組成有標記的圖像特征樣本集V⁽²⁾；從圖像特征樣本集D中隨機選取n_d個樣本輸入到分類器中，分別得到n_d個樣本的地形預測結果的集合以及地形預測結果的置信度其中置信度最高的n_d′個地形預測結果用來標記所對應的觸覺信號樣本，組成有標記的觸覺信號樣本集V⁽¹⁾；將V⁽¹⁾和V⁽²⁾分別加入到和的訓練集中，即L⁽¹⁾←L⁽¹⁾∪V⁽¹⁾，L⁽²⁾←L⁽²⁾∪V⁽²⁾；將集合V⁽¹⁾所對應的n_c′個觸覺信號樣本從C中刪除，將集合V⁽²⁾所對應的n_d′個圖像特征樣本從D中刪除，即；其中表示集合V⁽¹⁾所對應的n_c′個觸覺信號樣本組成的集合，表示集合V⁽²⁾所對應的n_d′個圖像特征樣本組成的集合；

步驟S6：令e←e+1，若e小于預先設定的迭代訓練次數閾值T，則重復步驟4和5；否則，分類器訓練結束，得到最終的分類器C⁽¹⁾和C⁽²⁾；當機器人實際工作時，將采集的地面圖像經過特征提取的操作之后，輸入到分類器C⁽²⁾中，得到的輸出即為機器人對將要穿越的地形種類的預測結果。