【技术实现步骤摘要】
本申请涉及触碰和情感分类领域，特别地，涉及一种基于深度学习的触碰和情感分类装置、方法以及机器人系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的进步，机器人应用迎来了广阔的前景。但另一方面，机器人(尤其是协作机器人)的发展尚面临着诸多挑战，包括复杂环境的适应性,复杂任务的完成性、行为安全和交互等多方面的技术瓶颈，而其中交互性和安全性尤为重要。
2、人机交互是智能化最直观的体现，触碰动作/按压手势又是其中最有效的交互方式之一。人们可通过对单手或双手手指的按压状态、触点位置或触点相对位移等特征加以区分，获知与特定含义相对应的触摸动作。
3、目前已有的触碰识别通常只关注轨迹的位置信息，而不关注生成触碰轨迹时的压力、速度等信息。这些信息往往能够反应用户在进行人机交互时的情绪(例如快速、大力地上滑往往表示使用者想要快速获取交互信息的急切心情)，对情绪的识别是人机交互技术发展的重要一环；对触碰和情感的协同感知，有益于增强机器人的智能化，使用户获得更好的交互体验。
4、在人工智能不断发展的当下，如何实现更好、更融洽、更高效的...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的触碰和情感分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触碰包括单一触碰，以及采集所述信号阵列数据的方法包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触碰包括组合触碰，以及采集所述信号阵列数据的方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信号阵列数据包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述情感分类网络模型满足：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述情感类别包括由缓到急的多个情绪，以及输出所述情感类别的方法
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【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的触碰和情感分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触碰包括单一触碰，以及采集所述信号阵列数据的方法包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触碰包括组合触碰，以及采集所述信号阵列数据的方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信号阵列数据包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述情感分类网络模型满足：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述情感类别包括由缓到急的多个情绪，以及输出所述情感类别的方法包括：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，多个所述传感器阵列彼此交互关联，以及基于所述数据集进行训练包括：
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述触碰类别包括点击、长按、拖动、捏合、旋转、滑动、连续点击及连续滑动中的任意一种或其任意组合。
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器阵列包括多个传感器单元并配置有多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈震，邹睿，
申请(专利权)人：享刻智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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