-
题名基于特征深度学习的机器人协调操作感知控制
被引量：4
- 1
-
-
作者
杨静宜
崔建弘
庞雅静
-
机构
河北工程技术学院
河北科技大学
-
出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第1期307-311,共5页
-
文摘
为了在操作者与机器人之间实现更为稳定的负载运动状态,提出一种基于特征深度学习的机器人协调操作感知控制方法,分析机器人的协调操作原理,根据虚拟阻尼、虚拟惯量与虚拟刚度系数,构建人机协调操作模型,利用特征深度学习对模型内的神经网络进行网络信息的交互拓扑,优化机器人协调操作的感知性能。同时,减少内存占比,对人力交互信息滤波去噪,进一步提升操作稳定性,将交互信息内的广义阻尼、广义惯量与广义刚度融合至模型内,完成机器人协调操作感知的控制。仿真结果表明,上述方法有着较好的操作感知控制精度,减少系统资源的占用比值,提升机器人协调操作感知控制效率。
-
关键词
特征深度学习
机器人
协调操作
感知控制
-
Keywords
Feature depth learning
Robot
Coordinated manipulation
Perceptual control
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
