機(jī)器人多指手預(yù)抓取模式分類方法研究.pdf

1、機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展是一個(gè)國家高科技水平和工業(yè)自動化程度的重要標(biāo)志和體現(xiàn)，機(jī)器人在當(dāng)前生產(chǎn)生活中的應(yīng)用越來越廣泛，正在替代人發(fā)揮著日益重要的作用。隨著當(dāng)今科技迅猛發(fā)展，人們不再把目光僅僅局限于自身的發(fā)展，而是逐漸轉(zhuǎn)向高智能機(jī)器人等前沿科學(xué)。人類希望制造一種像人一樣的機(jī)器，以便代替人類完成各種工作。于是對于機(jī)器人手預(yù)抓取模式的研究也在越來越多。機(jī)器人的任何抓取動作都必須得以抓取模式為依據(jù)，所以對于機(jī)器人手預(yù)抓取物體模式的分類的研究也很重要。

2、 本文對機(jī)器人手預(yù)抓取模式分類作了研究。主要展開了以下的工作：首先對機(jī)器人手預(yù)抓取模式進(jìn)行了分析和討論，定義了八種預(yù)抓取模式。運(yùn)用經(jīng)典的貝葉斯決策方法將預(yù)抓取物體進(jìn)行基本的三類抓、握、捏抓取模式分類。在定義的八種預(yù)抓取模式的基礎(chǔ)上，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對機(jī)器人手預(yù)抓取物體進(jìn)行模式分類，得到了較高的正確率。此法解決了輸入樣本依賴物體的概率密度的特點(diǎn)，簡化了分類特征提取的不直觀性。本文還采用了支持向量機(jī)（SVM）和聚類二叉樹相結(jié)合的方法對

3、機(jī)器人手預(yù)抓取八類模式進(jìn)行分類，解決了預(yù)抓取模式分類訓(xùn)練速度過慢以及在分類中樣本數(shù)量偏少而影響分類效果的問題，得到了較高的正確率。本文對預(yù)抓取幾何形狀規(guī)則的物體采用直接提取其幾何特征，對于預(yù)抓取幾何形狀不規(guī)則的物體采用圖像分析的方法進(jìn)行特征提取。 本文在對機(jī)器人手預(yù)抓取模式的分類問題上作了展開了積極的研究，實(shí)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及SVM與聚類二叉樹相結(jié)合的方法對機(jī)器人手預(yù)抓取模式的正確分類，將SVM應(yīng)用在為機(jī)器人手預(yù)抓取分類的研究這