【摘要】：書法是中國最具特色的傳統(tǒng)文化之一,有著上千年的悠久歷史。它不僅在我國的歷史發(fā)展中占據(jù)著重要的位置,而且還對周邊國家的文化產(chǎn)生了重大的影響。機器人作為新時代中的產(chǎn)物,可以模仿人類進行各種復(fù)雜的作業(yè)任務(wù)。書法的撰寫過程則為機器人在深度學(xué)習(xí)與運動控制上提供了有力的研究平臺。由于書法具有悠久的歷史,所以其風格多種多樣,而且書寫過程也千變?nèi)f化。因此,機器人在書法上的應(yīng)用研究對機器人的運動控制提出了較高要求。其中涉及到的算法與技術(shù)也為機器人在拋光、打磨、噴涂、焊接等復(fù)雜的軌跡規(guī)劃應(yīng)用提供了重要的參考意義。本文將書法漢字的風格遷移研究應(yīng)用于機器人書法臨摹的實驗當中,提出了一種基于風格遷移的機器人書法臨摹技術(shù)新方法,并進行了相關(guān)的實驗分析。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)闡述了本文的研究背景及其意義,介紹了機器人書寫技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,分析了已有書寫方法的主要特點,并給出了本文的主要研究內(nèi)容。(2)將風格遷移技術(shù)引入到機器人的書法實驗中,設(shè)計了一個由風格遷移模塊、圖像處理模塊、RobotStudio仿真平臺、ABB控制器、ABB機器人、毛筆及3D打印的圓柱形夾具組成的機器人書法臨摹系統(tǒng)。(3)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理,研究了生成對抗網(wǎng)絡(luò)在漢字風格遷移中的應(yīng)用,并進行了相應(yīng)的實驗。(4)研究了書法漢字的風格特征描述參數(shù),設(shè)計了相應(yīng)的圖像處理識別算法。根據(jù)書法漢字的特征描述參數(shù),提出了一種由平衡度、傾斜度與書寫力度組成的漢字風格相似度評估方法。(5)構(gòu)建了漢字特征描述參數(shù)與機器人運動控制參數(shù)之間的關(guān)系。通過RobotStudio仿真平臺對機器人繪制書法時的軌跡實行了運動學(xué)分析與規(guī)劃,并完成了書法臨摹實驗。最后將臨摹效果與實驗參考圖像進行了相似度對比評估,驗證了本文所提出的方法的有效性與可行性。
【學(xué)位授予單位】：寧波大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：J292.1;TP242
【圖文】：

圖 1.1 中國漢字書法機器人Fig. 1.1 Chinese character calligraphy robot一個五自由度的IRAS(intelligent robotic art system)為筆刷的軌跡模型來實現(xiàn)機器人的書寫。該實驗通過寫進程中的測試參數(shù)來提取書法字體的軌跡模型，段參數(shù)信息，最后通過一款五自由度機器人握持毛一種具有相同坐標雙側(cè)控制的運動復(fù)制系統(tǒng)，推出的雙邊控制，設(shè)備的行為就像是由虛擬鏈接連接的壓力的觸覺信息被獲取，并利用了機器人在直角坐功模仿了中國書法。Sung等人[9]對機器人書寫工具一款基于反饋力的多觸點控制框架，解決了夾持力時，這種方法會導(dǎo)致機器人不穩(wěn)定。Filiatrault等人示教時手勢的軌跡參數(shù)，變換至用 NAO 機器人完成書寫等任務(wù)。Alain等人[11]利用基于深度學(xué)習(xí)

中文大學(xué)的徐揚生團隊[17]為了模仿特殊的書寫技巧，開發(fā)了一個由直線導(dǎo)軌和一個紙質(zhì)輸送機組成的書法機器人。其具有較多的自，提高了機器人可操作性。其次，它可以模仿人類寫作的實際動作教者書寫演示過程中的位置，然后過濾出噪聲并重復(fù)該動作，達到 1.2(a)所示。楊廣卿等人[18]把力反饋的方法加入到虛擬繪制的流程力反饋方法的筆刷軌跡模擬實驗。該實驗研究了力對筆刷形變的作原理設(shè)計了一款新的筆刷力反饋的模擬方法，利用推算出的筆刷部樣本點的軌跡參數(shù)來獲取筆刷的運動軌跡，來達到力對筆刷軌跡了具有力反饋的筆刷軌跡模擬實驗。晁飛等人[19]設(shè)計了一種應(yīng)用人系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括兩個階段，首先用一個三維運動傳感器 Kinect 動軌跡，得到人體姿勢的二維骨架信息，建立了漢字 5 個初等筆畫字體庫，然后通過訓(xùn)練分類器學(xué)會辨認人體手勢，用獲取的軌跡信畫或字母。如圖 1.2(b)所示。

圖 2.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)原理圖Fig. 2.1 Principle of GAN風格遷移作為生成對抗網(wǎng)絡(luò)的一項重要應(yīng)用，其在圖像的風格轉(zhuǎn)換中得到了很好果。通過向生成對抗網(wǎng)絡(luò)提供原始圖像與目標風格，在生成模型G與判別模型D的作用下，該網(wǎng)絡(luò)就能學(xué)會在保留原始圖像內(nèi)容的同時將目標風格融入到原始圖像，實現(xiàn)圖像的風格轉(zhuǎn)換。.2.2 漢字風格特征信息的提取方案設(shè)計漢字風格特征信息的提煉是構(gòu)成機器人書寫實驗的一個主要部分，提煉出的風格信息直接干擾到機器人書寫漢字的結(jié)果。目前全球在機器人書寫漢字的探索中對漢特征描述參數(shù)的獲取主要有下面三種方案：（1）基于力反饋的提取方案此方案重點是通過力反饋裝置來保存機器人在書寫過程中的關(guān)于筆刷的壓力與的角度值等參數(shù)信息。書寫結(jié)束之后，通過歸納力反饋裝置保存的參數(shù)信息，迂回得漢字的特征描述參數(shù)。盡管此方案的平臺構(gòu)建比較容易，但是怎樣將保存的力反置的參數(shù)準確的轉(zhuǎn)變成漢字的特征描述參數(shù)十分艱難。

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號：2778734