一种机器人基于多维感知构建执行决策的方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种机器人基于多维感知构建执行决策的方法、AI引擎、设备及存储介质。所述方法包括：S1通过多模态传感器阵列接触目标对象，获取所述目标对象的触感信号集合，S2将传感器获取的二维信号集合转换为待分割触感图像的集合，S3将待分割的触感图像的集合输入卷积神经网络进行训练，得到识别触感图像与目标对象的匹配结果，S4以S3识别的目标对象为基础，构件基于对应目标对象及其触感信号的机器人终端行为模型。优点在于，融合多维信号进行感知，对物体或人体多维信息进行获取。通过可扩展的传感器终端和深度卷积神经网络来对物体或人体姿态进行识别，从高维触觉数据中提炼出属性和关系，根据属性和关系构件更为精确的机器人行为控制。机器人行为控制。机器人行为控制。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人基于多维感知构建执行决策的方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及一种机器人，尤其是一种机器人基于多维感知构建执行决策的方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有机器人感知产品都采用单一的视觉或者激光雷达等非接触式传感器进行感知，感知的元素有限。现有产品对外形、分辨率和机械性能都有严格要求，无法进行大规模、密集性的数据收集和执行反馈。
[0003]现有产品通过视觉感知到物体进行反馈执行（例如抓取、施压、拉拽、行走等），没有同等的传感平台和大规模数据集来探测适合人类运动特征时所依赖的触觉信息的使用。

技术实现思路

[0004]为解决上述现有技术存在的机器人感知方式单一，且基于视觉传感器感知晶型的反馈执行不适合人类运动特征，本专利技术提供一种改进现有技术的机器人基于多维感知构建执行决策的方法，所述方法包括：S1通过多模态传感器阵列接触目标对象，获取所述目标对象的触感信号集合；S2将传感器获取的触感信号中的二维信号集合转换为待分割触感图像的集合；S3将待分割的触感图像的集合输入卷积神经网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人基于多维感知构建执行决策的方法，其特征在于，所述方法包括：S1通过多模态传感器阵列接触目标对象，获取所述目标对象的触感信号集合，S2将传感器获取的触感信号中的二维信号集合转换为待分割触感图像的集合，S3将待分割的触感图像的集合输入卷积神经网络进行训练，得到识别触感图像与目标对象的匹配结果，S4以S3识别的目标对象为基础，构件基于对应目标对象及其触感信号的机器人终端行为模型。2.根据权利要求1所述的机器人基于多维感知构建执行决策的方法，其特征在于，所述第一处理方案步骤包括，所述传感器阵列为多个电容传感器覆盖传感器终端。3.根据权利要求2所述的机器人基于多维感知构建执行决策的方法，其特征在于，所述第一处理方案步骤还包括，以人手通过传感器对目标对象模拟进行抓取场景，获取对目标对象抓取阈值的触感信号。4.根据权利要求2所述的机器人基于多维感知构建执行决策的方法，其特征在于，所述第一处理方案步骤还包括，以人体为目标对象，将传感器以穿戴形式覆盖人体躯干，获取人体躯干静态姿态的触感信号。5.根据权利要求2所述的机器人基于多维感知构建执行决策的方法，其特征在于，所述第二处理方案步骤包括，将电容传感器获取的压力、速度、位移、角度和/或介质特性的二维信号，转换为触感图像信号。6.根据权利要求5所述的机器人基于多维感知构建执行决策的方法，其特征在于，第三处理方案步骤包括，输入目标对象的触感图像集合批标准化，通过卷积运算和激活函数对所述触感图像进行处理，确定与所述触感图像匹配的第一特征向量，通过残差网络对所述第一向量以共享权值进行处理，确定与触感图像相匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：张阳新，田浩，
申请(专利权)人：上海智逍遥机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：