本文關(guān)鍵詞：基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)智能機(jī)器人抓取判別問(wèn)題,研究多模特征深度學(xué)習(xí)與融合方法.該方法將測(cè)試特征分布偏離訓(xùn)練特征視為一類噪化,引入帶稀疏約束的降噪自動(dòng)編碼(Denoising auto-encoding,DAE),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí);并以疊層融合策略,獲取初始多模特征的深層抽象表達(dá),兩種手段相結(jié)合旨在提高深度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和抓取判別精確性.實(shí)驗(yàn)采用深度攝像機(jī)與6自由度工業(yè)機(jī)器人組建測(cè)試平臺(tái),對(duì)不同類別目標(biāo)進(jìn)行在線對(duì)比實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)慣,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)抓取判別,并且機(jī)器人成功實(shí)施抓取定位,研究方法對(duì)新目標(biāo)具備良好的抓取判別能力.
【作者單位】： 廈門理工學(xué)院電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院;廈門大學(xué)自動(dòng)化系;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器人抓取判別 降噪自動(dòng)編碼 疊層深度學(xué)習(xí) 多模特征
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61305117) 福建省科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2014H0047) 廈門市科技計(jì)劃項(xiàng)目(3502Z20143034) 廈門理工學(xué)院高層次人才項(xiàng)目(YKJ15020R)資助~~
【分類號(hào)】：TP242;TP391.41
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  本文關(guān)鍵詞：基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：494744