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[發(fā)明專利]基于高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的物體硬度識別方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811328795.3 申請日: 2018-11-09
公開(公告)號: CN109508740B 公開(公告)日: 2019-08-13
發(fā)明(設(shè)計)人: 王慰;錢曉亮;趙素娜;李二凱;曾黎;王延峰;楊存祥;毋媛媛;吳青娥 申請(專利權(quán))人: 鄭州輕工業(yè)學院
主分類號: G06K9/62 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N3/40
代理公司: 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111 代理人: 陳勇
地址: 450002 *** 國省代碼: 河南;41
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 高斯混合 硬度識別 噪聲生成 網(wǎng)絡(luò) 觸覺數(shù)據(jù) 對抗 物體硬度 標注 樣本 機器學習技術(shù) 網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 噪聲輸入 判別器 預(yù)測
【說明書】:

發(fā)明涉及機器學習技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的物體硬度識別方法,包括:以小規(guī)模標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù)作為真值,訓(xùn)練高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò),將高斯混合噪聲輸入所述高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò),獲取大規(guī)模生成樣本;以高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的判別器的參數(shù)作為硬度識別網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初值,利用所述大規(guī)模生成樣本對硬度識別網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)訓(xùn)練,使用標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù)對硬度識別網(wǎng)絡(luò)進行再次訓(xùn)練,確定硬度識別網(wǎng)絡(luò)的參數(shù);將待預(yù)測的觸覺數(shù)據(jù)輸入硬度識別網(wǎng)絡(luò),獲得待預(yù)測的觸覺數(shù)據(jù)的硬度等級。本發(fā)明具有較高的硬度識別精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器學習技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的物體硬度識別方法。

背景技術(shù)

物體的硬度識別實質(zhì)是獲取物體的物理信息。近年來,隨著機器人的發(fā)展,工業(yè)機器人趨于成熟并加速了工廠自動化的程度,而人形的機械手只能做一些簡單的動作或抓取特定的物體,距離機械手成功抓取任意的物體還有很大的距離。機械手獲取目標物的信息越多越有利于抓取,而物體的硬度作為其重要的物理屬性之一,對物體的抓取有重要意義。

物體硬度識別的方法有多種,依據(jù)是否使用機器學習將現(xiàn)有基于觸覺的硬度識別方法分為兩大類,其中使用非機器學習的方法存在對硬件要求比較高,操作比較繁瑣的問題,因此基于機器學習的硬度識別方法是當前的主要發(fā)展趨勢。近幾年隨著深度學習的發(fā)展,可依據(jù)是否采用深度學習技術(shù)將基于機器學習的方法再細分為兩類。其中,基于深度學習的物體硬度識別的精度比非深度學習的識別精度高,因此,基于深度學習的物體硬度識別有更廣泛的應(yīng)用。由于深度學習需要大量的訓(xùn)練樣本來確定硬度識別網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),但觸覺數(shù)據(jù)的采集和標簽的標注較為繁瑣,浪費了大量的人力和時間成本。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有基于深度學習的物體硬度識別的樣本問題,本發(fā)明提出了基于高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)物體硬度識別方法,可以快速獲取大量的生成樣本,從而初步確定硬度識別網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),再用少量標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù)對硬度識別網(wǎng)絡(luò)進行再次訓(xùn)練,確定硬度識別網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)的最終值,節(jié)省了大量的人力和時間成本,且具有較高的硬度識別精度。

為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:

基于高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的物體硬度識別方法,包括:

步驟1:以小規(guī)模標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù)作為真值,訓(xùn)練高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò),將高斯混合噪聲輸入所述高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò),獲取大規(guī)模生成樣本;

步驟2:以高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的判別器的參數(shù)作為硬度識別網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)的初值,利用所述大規(guī)模生成樣本對硬度識別網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)訓(xùn)練,使用標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù)對硬度識別網(wǎng)絡(luò)進行再次訓(xùn)練,確定硬度識別網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)的最終值;

步驟3:將待預(yù)測的觸覺數(shù)據(jù)輸入硬度識別網(wǎng)絡(luò),獲得所述待預(yù)測觸覺數(shù)據(jù)的硬度等級。

進一步地,所述步驟1包括:

步驟1.1:用機械臂前端的傳感器碰觸目標物體,采集觸覺數(shù)據(jù),將采集的觸覺數(shù)據(jù)依據(jù)其硬度物理屬性劃分為L個硬度等級,并標注相應(yīng)的標簽為1、2、3、…、L,獲得L類標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù);

步驟1.2:將L類標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù)作為真值,訓(xùn)練高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò):

步驟1.2.1:定義輸入高斯混合噪聲生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的高斯混合噪聲的概率密度分布為:

其中,zi∈Rn為第i類標注硬度等級的觸覺數(shù)據(jù)對應(yīng)的輸入高斯混合噪聲,n為輸入的高斯混合噪聲中包含數(shù)據(jù)點的個數(shù),為zi從第k個高斯分量中獲取的高斯混合噪聲,K為高斯分量的個數(shù),表示高斯分布,和分別為第k個高斯分量的均值和協(xié)方差矩陣,為第k個高斯分量在所有高斯混合噪聲信號中的權(quán)重;令

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