机器人灵巧手抓持分类器的设计与实现.pdfVIP

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2017-08-12 发布于重庆
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机器人灵巧手抓持分类器的设计与实现.pdf

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第 25 卷第 3 期机器人　ROBO T V o l. 25,N o. 3 2003 年 5 月　M ay, 2003 文章编号: (2003) 机器人灵巧手抓持分类器的设计与实现刘　杰　张玉茹 (北京航空航天大学机器人研究所　北京　100083) 摘　要: 机器人灵巧手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题. 本文应用模式识别技术设计和实现了一种基于高斯混合模型GMM 的分类器. 采用Expectation M axim ization (EM ) 算法估计 GMM 的参数, 对人手的抓持动作进行识别与分类, 经过人手到机器人手的关节空间运动映射, 实现了机器人灵巧手的抓持动作分类. 该分类器可以应用于在线抓持规划. 关键词: 抓持分类; 抓持规划; 高斯混合模型; 模式识别中图分类号: 　T P24　　　　文献标识码: 　B D ESIGN AND IM PL EM ENT A SY STEM OF GRASP ID ENT IF ICAT ION FOR D EXTEROUS ROBOT HAND L IU J ie　 ZHAN G Yu ru (R obotics Institu te of B eij ing U niversity of A eronau tics and A stronau tics , B eij ing 　100083) 　 : . Abstract T he grasp taxonom y is one of the key p roblem s in grasp p lanning of dexterous robo t hands T h is paper describes the design and imp lem ent of a system of grasp identification based on pattern recognition techno logy. T he feature of hum an grasp is rep resented by Gaussian M ixture M odel (GMM ). T he param eters of GMM are estim ated by the Expectation M axim ization algo rithm (EM ). T he taxonom y of robo t hand grasp s is ach ieved by m app ing grasp s from hum an hand to robo t hand. T he effectiveness of the GMM identification m ethod is p roved by the . . experim ents T he system can be used in grasp p lanning 　Keywords: taxonom y of grasp s, grasp p lanning, Gaussi