【摘 要】
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物体硬度感知对于机器人进行物体灵巧操作具有重要意义.针对物体硬度感知中传感信号复杂、物体压缩量大而导致的系统鲁棒性差以及容易损伤物体的问题,提出了一种基于触觉传感的机器人抓取对象硬度感知方法.该方法使用两指夹持器轻微挤压物体,通过安装在两指指尖的柔性触觉传感器阵列采集压力序列信号.将压力序列信号进行多项式处理得到非线性特征序列,使用基于决策树的Adaboost算法处理非线性特征序列,实现抓取物体在线硬度等级分类.将基于决策树的Adaboost算法和其他各种算法进行比较,并进行实际物体硬度识别实验.实验结果
【机 构】
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华南理工大学广东省精密装备与制造技术重点实验室 广州 510641;华南理工大学机械与汽车工程学院 广州 510641
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物体硬度感知对于机器人进行物体灵巧操作具有重要意义.针对物体硬度感知中传感信号复杂、物体压缩量大而导致的系统鲁棒性差以及容易损伤物体的问题,提出了一种基于触觉传感的机器人抓取对象硬度感知方法.该方法使用两指夹持器轻微挤压物体,通过安装在两指指尖的柔性触觉传感器阵列采集压力序列信号.将压力序列信号进行多项式处理得到非线性特征序列,使用基于决策树的Adaboost算法处理非线性特征序列,实现抓取物体在线硬度等级分类.将基于决策树的Adaboost算法和其他各种算法进行比较,并进行实际物体硬度识别实验.实验结果表明所提方法能够准确实时识别不同抓取对象的硬度.
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