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基于多模式信息融合的机器人自身感知方法的研究

作者：任自贤 Publish: 2007-11-12 Hits:-

【中文题名】

基于多模式信息融合的机器人自身感知方法的研究

【英文题名】

Research on the Method of Robot Body-Perception Based on Multi-Modal Sensation Fusion

【学科专业】

机械电子工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-11-12

【中关键词】

机器人,多模式,自身感知,交叉模式图,自学习,

【英关键词】

robot,multi-modality,body-perception,cross modal map,self-learning,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>机器人技术>机器人>

【论文摘要】

制造能完全代替人类劳动的机器一直是我们的梦想,但目前即使是世界上最高级的人工智能机器人,距人们预想的目标还有很大的差距。基于仿生学的认知发展机器人技术为智能机器人的真正智能化指出了一条有建设性的途径,而在机器人认知发展的研究中,怎样描述自身是一个很有价值的研究课题。虽然在设计机器人时,设计者可以结合传感器信息和机器人参照物之间的关系指定一些身体轮廓(通常称为标定),但是为了适应自身或环境的突变,机器人应该具有自主识别自身轮廓的能力。在机器人技术中,我们总是假定观察者位于机器人的内部,在该假设下,不同模式的信息之间由于缺少参考基准而很难联系起来。最近的研究表明:身体图示不仅仅是对关节角的描述,还是视觉、本体感觉、触觉和运动反馈信息的整合,这就必须把不同模式的感知整合成身体轮廓。本文围绕如何让机器人获得自身轮廓进行了深入的研究,其研究的目的是让机器人能够通过触觉、视觉、本体感觉空间的交叉模式图的学习获得自身轮廓。首先,对机器人自身感知方法的研究进行了综述,介绍了机器人和智能机器人的研究现状和发展趋势,简述了机器人视觉技术、触觉技术、本体感觉技术、多信息融合技术的研究现状和发展趋势,详...

【论文题纲】

摘要	4-5
ABSTRACT	5-9
第一章绪论	9-17
§1-1 引言	9-10
§1-2 相关研究的发展及现状	10-16
1-2-1 机器人视觉技术	10-11
1-2-2 机器人触觉技术	11-12
1-2-3 机器人本体感觉技术	12
1-2-4 多模式信息融合技术	12-13
1-2-5 机器人自身感知方法研究现状	13-16
§1-3 主要研究内容	16
§1-4 本章小结	16-17
第二章机器人自身感知原理结构的建立	17-26
§2-1生物学基础与启示	17-22
2-1-1 身体图示（body schema）和身体意象（body image）	17
2-1-2 人类自身感知的生物学发现	17-21
2-1-3 对机器人自身感知的启示	21-22
§2-2 机器人交叉模式图原理模型	22-25
2-2-1 交叉模式图原理	22-23
2-2-2 交叉模式图具体化	23-25
§2-3 本章小结	25-26
第三章机器人自身感知方法的研究	26-41
§3-1 机器人自身感知概述	26-27
3-1-1 引言	26
3-1-2 机器人自身感知结构图	26-27
§3-2 感知空间的离散化	27-31
3-2-1 引言	27
3-2-2 触觉空间离散化	27-28
3-2-3 视觉空间离散化	28-29
3-2-4 本体感觉空间离散化	29-31
§3-3 机器人自身感知学习过程	31-37
3-3-1 引言	31
3-3-2 感知信息的量化	31-32
3-3-3 Hebb 学习规则简介	32-33
3-3-4 学习过程实现	33-37
3-3-5 学习结果分析	37
§3-4 机器人自身感知实现过程	37-40
3-4-1 引言	37
3-4-2 交叉模式图的搜索过程	37-39
3-4-3 感知信息的解量化	39-40
§3-5 本章小结	40-41
第四章实验模型的建立	41-55
§4-1 实验系统硬件设计	41-46
4-1-1 多功能视觉实验平台简介	41-43
4-1-2 机器人模型的建立	43-44
4-1-3 实验流程图	44-46
§4-2 实验系统软件设计	46-54
4-2-1 LabVIEW 简介	46-47
4-2-2 机器人自身感知主程序	47-48
4-2-3 机械手视觉跟踪程序	48-50
4-2-4 学习过程程序	50-51
4-2-5 触觉搜索程序	51
4-2-6 视觉搜索程序	51-52
4-2-7 本体感觉搜索程序	52-53
4-2-8 环境搜索程序	53-54
§4-3 本章小结	54-55
第五章实验与结果分析	55-60
§5-1实验设计	55
5-1-1 实验目的	55
5-1-2 实验过程	55
§5-2 实验与分析	55-59
5-2-1 实验参数设置	55-56
5-2-2 实验的实际输入	56-57
5-2-3 实验的输出	57-59
5-2-4 实验结论	59
§5-3 本章小结	59-60
第六章结论与展望	60-61
参考文献	61-65
致谢	65

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.386255



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