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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多维度摩擦触觉信号的纹理表面识别方法，包括：用仿生手指装置获取纹理表面的摩擦系数、接触反馈压力和摩擦诱导振动信号，然后通过程序对采集到的触觉数据做校准、滤波、整合、分帧等预处理和分析，并采用长短时记忆叠加卷积神经网络深度学习算法构建纹理表面分类识别的数学模型。本发明优点在于将纹理表面的空间特征，通过多种传感器表征为多维度时域信号，结合基于信号时间序列特征构建模型的神经网络算法，实现对纹理表面的精确识别；本发明采用无监督学习的时间序列叠加卷积网络模型，省略复杂的数据特征提取过程，以少量的样本实现对纹理表面进行智能、快速识别，为机器人触觉识别提供一种新方法。
主权项：1.一种基于多维度摩擦触觉信号的纹理表面识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，驱动模块控制仿生手指以不同的接触压力、滑动速度、接触角度扫描待测样品；步骤S2，信号采集模块获取多维度摩擦触觉信号；步骤S3，对上述摩擦触觉信号数据做分析处理，通过校准、滤波、整合等方法得到用于训练分类模型的样本数据库；步骤S4，对数据样本进行分帧处理，实现数据扩增，通过样本数据库训练并评估后的长短时记忆叠加卷积神经网络分类模型，对新采集样本进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于多维度摩擦触觉信号的纹理表面识别方法
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