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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本申请公开了一种基于域间自适应的无力传感器刚软手指多点接触检测方法，属于气动软体机器人力触觉感知领域，该方法包括：通过触觉传感器得到源数据集，包括源手指的气压向量、关节角度向量和标签向量；通过气压传感器和软体关节角度传感器得到目标数据集，包括0标签数据集和缺失标签数据集；构建组合网络，包括用于增强数据特征的特征生成器、用于提取共同特征的特征提取器、用于根据共同特征预测目标手指接触状态的自适应分类器；通过源数据集和0标签数据集对组合网络进行预训练；通过源数据集和缺失标签数据集对预训练后的组合网络进行迭代训练，并对目标手指的接触状态进行实时预测。实现气动软体机器人的力触觉感知功能。
主权项：1.一种基于域间自适应的无力传感器刚软手指多点接触检测方法，应用于气动软体机器人，其特征在于，所述气动软体机器人包括：多个刚软混合结构的手指、安装于每个手指驱动气腔内的气压传感器、安装于每个手指关节驱动器处的软体关节角度传感器、以及安装于源手指上的触觉传感器；所述无力传感器刚软手指多点接触检测方法包括：通过所述触觉传感器得到源数据集，其中，所述源数据集包括源手指实时的气压向量、关节角度向量和标签向量；通过各个气压传感器和软体关节角度传感器得到目标数据集，其中，所述目标数据集包括0标签数据集和缺失标签数据集，所述0标签数据集包括目标手指无外力作用时的气压向量和关节角度向量，所述缺失标签数据集包括目标手指有外力作用时实时的气压向量和关节角度向量，所述目标手指为除源手指外的其他手指；构建组合网络，所述组合网络包括用于增强源手指和目标手指的数据特征的特征生成器、用于提取源手指和目标手指之间的共同特征的特征提取器、以及用于根据所述共同特征预测目标手指接触状态的自适应分类器；通过所述源数据集和所述0标签数据集对所述组合网络进行预训练；通过所述源数据集和所述缺失标签数据集对预训练后的组合网络进行迭代训练，通过迭代训练得到的目标网络对目标手指的接触状态进行实时预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于域间自适应的无力传感器刚软手指多点接触检测方法
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