97视频在线免费播放-97视频在线免费-97视频在线观看视频最新-97视频在线观看视频在线精品-97视频在线观看免费视频-97视频在线观看免费播放


首頁
產品系列
行業應用
渠道合作
新聞中心
研究院
投資者關系
技術支持
關于創澤
| En
 
  當前位置:首頁 > 新聞資訊 > 機器人應用 > 基于深度學習框架的機器人觸覺感知研究  
 

基于深度學習框架的機器人觸覺感知研究

來源:--      編輯:創澤      時間:2020/4/30      主題:其他   [加盟]

機器人通過收集大量觸覺數據來識別物體的方法存在一定的限制。一方面機器人觸覺傳感器收集大量物體的觸覺數據過程資源耗費大,另一方面日常生活能接觸到的物體種類龐大。近期在IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS發表的一篇《A Deep Learning Framework forTactile Recognition of Known as Well as Novel Objects》文章中提出了一種基于卷積神經網絡的綜合觸覺識別框架,它可以利用對象的語義屬性描述和觸覺數據的融合來實現對新對象的識別。相對于傳統學習方法有較大優勢,因為語義信息更容易獲得,可以由人工[1]提供,也可以從語義數據庫(如Wikipedia[2])自動挖掘。

1、機器人觸覺識別總體框架

文中設計的總體識別框架,如圖1所示。首先從觸覺數據出發,可以將一個物體識別為一個已知的物體(之前接觸過的)或一個新的物體。已知對象的識別是利用訓練數據構建的多類分類器來實現的,而新奇對象的識別依賴于基于屬性的ZSL方法。此外,通過一次學習(one-shotlearning, OSL),只從一個訓練樣本開始,就可以實現觸覺數據的合成。

2. 特征生成器G

用訓練集訓練一個包含CONVXF和FCFY的神經網絡CNNXY對Y進行分類。利用語義屬性向量訓練一個反卷積神經網絡G來合成觸覺特征。為提高特征生成器G的品質,使合成的觸覺特征盡可能接近從真實觸覺數據中提取的特征。文中加入另一個卷積神經網絡D來對抗訓練G,其中D用來區分合成觸覺特征或者真實的觸覺特征。利用訓練好的G,合成觸覺特征。

3.  平臺搭建

文中使用語義屬性集:A ={吸收性、凹凸性、可壓縮性、冷熱、模糊性、硬的、多毛的、金屬的、多孔的、粗糙的、光滑的、柔軟的、固體的、有彈性的、濕軟的、有紋理的、厚的}。使用公開的PHAC-2數據集,該數據集包含60種物體每一種都在[4]中進行了10次試驗。數據通過SynTouch BioTac觸覺傳感器獲得。對BioTac讀數進行預處理,并按照[5]中使用BioTac讀數對A中包含的屬性進行二元分類,獲得了一個由6000個樣本組成的原始觸覺數據集(60種物體每種10個樣本進行10次試驗)。

文中隨機選擇6個對象作為Z,54個作為Y,為了確保系統對Y和Z選擇具有魯棒性,這個隨機過程重復了七次以生成不同的Z和Y。表1為文中使用的網絡架構。FCFY和FCFZ都是單層全連接網絡。在卷積層之后是針對非線性的ReLU激活函數。卷積層和全連接層的權值都使用Xavier方法[6]進行初始化,所有反卷積層都使用Gaussian初始化器進行初始化。文中用softmax函數和多項式邏輯損失訓練完全連接層,用交叉熵損失訓練D。


4. 實驗評估

1)目標分類

圖2給出了PHAC-2對象及其屬性的例子,以及split 1的測試對象。雖然測試對象(用藍色框起來)在語義上與訓練對象不同,但是這兩個集合共享相同的屬性,每個測試對象都有區別于其他對象的屬性向量。驗證了Z和Y之間的共享屬性,驗證了中每個對象的屬性向量的唯一性,從而允許使用文中框架來執行ZSL。


圖2 PHAC-2對象及其屬性示例

2)已知對象的多重分類

從每個中隨機選取10個樣本作為測試數據,剩下的90個樣本用于訓練CNNXY。表2表示了該框架達到的識別精度。我們可以看到,識別精度是非常高的。這個結果很重要,因為它影響了CONVXF的訓練,從而也影響了對新對象的識別。

表2 的多類分類的識別精度(%)

 

3)合成觸覺特征的評估

如果缺少真實的訓練數據,則利用合成的特征來訓練識別系統。因此,可以單獨使用合成特征對框架進行訓練并使用真實特征進行測試,以未知目標識別的準確性程度來評估合成觸覺特征的質量。在表3中,測試了在使用真實觸覺特征和使用合成觸覺特征替代真實觸覺特征這兩種情況下,系統的識別表現。

表3 使用每個類0、10、50、90或100個樣本訓練FCFZ后,多類分類(真實觸覺特征訓練)和ZSL(合成觸覺特征)的識別準確率(%)


從表4中很明顯看到,使用真實觸覺特征進行訓練的效果明顯優于合成觸覺特征訓練。但是,在沒有真實觸覺信息可用的情況下,多類分類器是無法區分對象的,會按平均概率進行分類。然而,對于所有的對象分類,ZSL卻可以給出一個高于概率的分類精度。還有,增加訓練的合成觸覺特征樣本數量并不會提高準確度,這可能是因為每個類的合成觸覺特征都是由相同的屬性向量(通過添加少量的噪聲)合成的,這種相似性,為一個對象生成多個特征會導致過擬合。文中還分析了使用對抗神經網絡的必要性,如果跳過算法2和僅使用算法1訓練生成器,那么系統性能會下降,這是因為合成的觸覺數據與真實觸覺數據有較大差別。

表4有GAN和無GAN的ZSL識別精度(%)


5. 總結

這篇論文設計了一個觸覺識別框架,利用觸覺數據能夠識別已知和未知對象。在對未知對象的識別分類上,精度達到36%,這是傳統訓練模式達不到的。此外,該框架有效利用輸入的數據,如果有足夠的數據可用時,可以達到較高的多類分類精度。該框架仍然存在一些限制,首先領域移位問題[7]和語義屬性空間與觸覺特征空間的相關性限制了對新對象的識別。此外該框架能夠識別的新類集合必須是已知的,添加新類需要修改FCFZ的輸出層,同理添加新屬性需要修改的輸入層。此外,文中使用了由[4]設計的語義二進制屬性。探討非語義屬性和實值屬性可以提高[8]、[9]識別的準確性和泛化能力。最后,文中只根據觸覺數據來識別物體,可以結合視覺進一步拓展,如在[10],[11]。考慮到CNN在圖像識別和生成[12]方面的良好表現,視觸覺融合識別可以顯著提高識別性能,這是非常有研究價值的。



  



機器人觸覺交互研究

觸覺實現的各個環節中:觸覺機理復雜、觸覺數據難以獲取、觸覺系統真再現實度低、觸覺應用數量少

腕力和觸覺對機器人操作任務的影響

觸覺感知在提高自主機器人的操作能力方面是至關重要,一般包括力-力矩和觸覺兩種方式

喂食機器人--技術分享

機器人在自動喂食操作中需要適應各種不同材料、大小和形狀的食品,通過分析機器人固定位置控制策略的性能,強調了柔順性控制策略的重要性。

激光SLAM室內移動機器人中的應用

Gmapping和KartoSLAM的表現最好,可以應用到移動機器人平臺實踐中

手術機器人智能技術的進展與挑戰

手術機器人另一個新興方向是微納機器人,是一個新興領域,也是目前手術機器人領域面臨的又一重大挑戰

機器人運動路徑規劃方法

機器人運動路徑規劃的性能指標包括:實時性、安全性和可達性等,主要包括模糊控制、神經網絡、遺傳算法以及它們的相互結合等方法。

機器人觸覺交互研究

觸覺實現的各個環節中:觸覺機理復雜、觸覺數據難以獲取、觸覺系統真再現實度低、觸覺應用數量少

北京“垃圾分類”下月起強化執法

2020年5月1日,正式實施《北京市生活垃圾管理條例》,集中開展為期3個月的生活垃圾分類強化執法專項行動

人手抓取行為與多指靈巧手精細化抓取的分析

對抓取手勢的研究,不僅幫助人們更好地理解人類操作行為,也可促進精細化抓取規劃技術的發展

創澤智能機器人入選《衡水市推動開發區高質量高速度發展的三十條措施》

衡水市人民政府工作報告提到:推進沃嘉工業機器人及自動化設備、創澤智能機器人研發、達爾工業機器人與智能制造VR實訓平臺等項目建設,謀劃建設衡水服務機器人產業研究院

中國首條自動駕駛超級高速開建[4億一公里],新基建的新商機

計劃在2022年正式通車,率先為2022年舉辦的杭州亞運會服務,近期目標是支持自動駕駛專用車道貨車編隊行駛,遠期目標支持全線自動駕駛車輛自由行駛

沾化區新型智慧城市建設試點工作任務書

濱州沾化提出智慧審批、智慧大網格、智慧醫療、智慧社區、智慧校園、智慧農業(冬棗)等 6 個智慧應用

禹城市新型智慧城市建設試點工作任務書.

德州禹城積極引入社會資金參與建設,提升智慧城市“造血能力”,建設具有禹城特色的新型智慧城市,打造智慧城市品牌,形成可復制可推廣的經驗,制定省級地方標準。

莒縣新型智慧城市建設試點工作任務書

莒縣新型智慧城市建設總體體系架構是“1+3+N”,即“一個城市大腦、三大智慧板塊和 N 個智慧場景應用”

新泰市新型智慧城市建設試點工作任務書

新泰市智慧城市重點建設應用場景如下:建設智慧城市運營中心; 建設智慧城市使能平臺(羅馬使能平臺);建設智慧城市數據治理平臺;建設智慧城管項目

濟寧高新區新型智慧城市建設試點工作任務書

2020 年新開通 5G 基站 500 個,確保公共場所、工業園區、重點區域 5G 網絡全覆蓋。推進信息網絡演進升級,推進全區骨干網、城域網、接入網 IPV6 升級,確保 IPv6 網絡規模和質量位居區域前列

壽光市新型智慧城市建設試點工作任務書

濰坊壽光將以“124+N”為發展目標,打造城市智能運營中心一個城市大腦,完善城市通信網和城市物聯網兩套城市神經系統

牟平區新型智慧城市建設試點工作任務書

煙臺牟平打造大數據資源中心、城市運營管理中心、建設全域數字化管理平臺、推動智慧社區建設、搭建政企通服務平臺、打造智慧城市中試基地

山東機器人公司準獨角獸企業-創澤智能

山東機器人公司,創澤機器人榮獲山東省工信廳人工智能領域的準獨角獸的稱號,是中國工信部人工智能產業創新重點任務揭榜優勝單位

消毒機器人優勢、技術及未來發展趨勢

消毒機器人有哪些優勢,未來發展趨勢

家庭陪護機器人

家庭陪護機器人能在家中起到監控安全陪護具有人機互動交互服務多媒體娛樂價格查詢等

兒童陪護機器人

兒童陪護機器人與孩子互動陪伴玩耍學習價格問詢等功能說明使用指南介紹

展館智能機器人

展館智能機器人可講解自主行走語音交互咨詢互動價格咨詢等功能介紹以及表情展現能力

智能講解機器人

智能講解機器人正在劍橋講解演示咨詢互動移動宣傳價格問詢等功能說明介紹

智能接待機器人

智能接待機器人迎賓服務來賓問詢答疑價格查詢

智能主持機器人

智能主持機器人參與主持了寧夏的云天大會并完成了大會的接待任務多才多藝載很受歡迎

超市智能機器人

超市智能機器人能幫助商家吸引客戶道路指引導購價格查詢

4s店智能機器人

4s店智能機器人迎賓銷售導購數據收集分析價格問詢等

展廳智能機器人

展廳智能機器人可用于接待講解咨詢互動價格查詢等功能

醫院智能機器人

醫院智能機器人正在人民醫院為患者提供導診用藥問詢與藥品禁忌查詢配伍查詢價格查詢等便民服務功能說明
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
» 人形機器人未來3-5年能夠實現產業化的方
» 導診服務機器人上崗門診大廳 助力醫院智慧
» 山東省青島市政府辦公廳發布《數字青島20
» 關于印發《青海省支持大數據產業發展政策措
» 全屋無主燈智能化規范
» 微波雷達傳感技術室內照明應用規范
» 人工智能研發運營體系(ML0ps)實踐指
» 四驅四轉移動機器人運動模型及應用分析
» 國內細分賽道企業在 AIGC 各應用場景
» 國內科技大廠布局生成式 AI,未來有望借
» AIGC領域相關初創公司及業務場景梳理
» ChatGPT 以 GPT+RLHF 模
» AIGC提升文字 圖片滲透率,視頻 直播
» AI商業化空間前景廣闊應用場景豐富
» AI 內容創作成本大幅降低且耗時更短 優
 
== 機器人推薦 ==
 
迎賓講解服務機器人

服務機器人(迎賓、講解、導診...)

智能消毒機器人

智能消毒機器人

機器人底盤

機器人底盤

 

商用機器人  Disinfection Robot   展廳機器人  智能垃圾站  輪式機器人底盤  迎賓機器人  移動機器人底盤  講解機器人  紫外線消毒機器人  大屏機器人  霧化消毒機器人  服務機器人底盤  智能送餐機器人  霧化消毒機  機器人OEM代工廠  消毒機器人排名  智能配送機器人  圖書館機器人  導引機器人  移動消毒機器人  導診機器人  迎賓接待機器人  前臺機器人  導覽機器人  酒店送物機器人  云跡科技潤機器人  云跡酒店機器人  智能導診機器人 
版權所有 © 創澤智能機器人集團股份有限公司     中國運營中心:北京·清華科技園九號樓5層     中國生產中心:山東日照太原路71號
銷售1:4006-935-088    銷售2:4006-937-088   客服電話: 4008-128-728

主站蜘蛛池模板: 色婷婷激情五月| 亚洲欧美中文日韩二区一区| 国产三级精品三级在线专区1| 日本护士视频| 99热这里只有精品免费| 免费高清毛片| 亚洲一级二级三级| 韩日在线| 四虎影在线永久免费观看| 干干人人| 青青草99| 91香焦视频| 麻豆视传媒| 亚洲日本在线观看视频| 韩国r天堂| 四虎国产永久免费久久| 国产91在线视频| 欧洲成人爽视频在线观看| 91精品久久久久久久久中文字幕| 久久亚洲精品国产亚洲老地址| 亚洲国产天堂在线观看| 国产微拍精品| 色综合久久天天综合观看| 成人在线第一页| 欧美一进一出抽搐大尺度视频| 2019国产开嫩苞视频| 久色中文| 亚洲欧洲日韩在线| 狠狠色狠狠色狠狠五月ady| 四虎最新免费观看网址| 国产激情久久久久久影院 | 国产亚洲女人久久久久久| 色久综合网| 高清乱码精品福利在线视频 | 亚洲网站在线看| 黄色小视频在线免费看| 特级毛片8级毛片免费观看| 国产极品一区| 日本在线色| www.亚洲5555.com| 欧美日韩一区二区视频免费看|