马蕊
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：石家庄铁道大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于触觉序列的物体分类方法
- 触觉是机器人感知系统的重要感官模态,是机器人与周围环境进行交流的媒介。随着应用于机器人灵巧手的触觉传感器精度不断提升,触觉信息对于物体接触面的描述也更加准确。通过对这些触觉信息进行分类处理,可以显著提高机器人的灵巧操作能...
- 马蕊
- 关键词：支持向量机极限学习机
- 文献传递
- 基于触觉序列的物体分类被引量：2
- 2015年
- 通过安装触觉传感器的灵巧手对物体进行抓取,可以采集到丰富的触觉序列信息。对这些触觉信息进行分类可以显著提高机器人的环境感知和灵巧操作能力。为此,将触觉序列划分为一系列子触觉序列,使用基于线性动态系统(LDS)的方法进行特征提取。由于使用LDS提取的特征存在于非欧式空间,在对特征进行处理时,使用与欧式距离不同的马丁距离(Martin distance)作为量度来表征2个LDS特征之间的距离,并使用K-Medoid算法进行聚类。而后使用聚类得到的码书表征触觉序列,完成系统包(bag-of-system)特征模型构建,并利用支持向量机(SVM)实现高效分类。最后使用16种实验样本构建的触觉序列数据集对上述算法进行评测,获得了可观的识别效果,表明了该算法可以用于触觉序列的物体分类。
- 马蕊刘华平孙富春高蒙
- 关键词：支持向量机
