【摘 要】
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触觉是人类探索周围环境时不可替代的信息来源。它将压力、振动和温度等多种感官信息传递给中枢神经系统,在处理目标的材料特征和细节形状方面比视觉和听觉更具优势。赋予机器人触觉感知能力,以便感知周围环境,为后续任务（如目标分类）提供有用信息。因此,通过触觉感知来实现目标分类的研究对于智能机器人的跨越式发展具有重要意义。本文基于多触觉传感器采集的纯触觉数据,进行了多种目标分类方法的研究。首先,针对目前纯触觉
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触觉是人类探索周围环境时不可替代的信息来源。它将压力、振动和温度等多种感官信息传递给中枢神经系统,在处理目标的材料特征和细节形状方面比视觉和听觉更具优势。赋予机器人触觉感知能力,以便感知周围环境,为后续任务（如目标分类）提供有用信息。因此,通过触觉感知来实现目标分类的研究对于智能机器人的跨越式发展具有重要意义。本文基于多触觉传感器采集的纯触觉数据,进行了多种目标分类方法的研究。首先,针对目前纯触觉感知数据的多目标（超过20类目标）分类效果差的问题,研究了基于多种经典机器学习算法的41类目标分类方法,并用差分进化算法对支持向量机的核函数的参数进行了优化,提高了多目标分类的准确率。通过机器学习算法四项综合评价指标准确率、精准率、召回率以及F1值的对比,分析了各机器学习分类算法在触觉感知数据的多目标分类问题中的优缺点,验证了多种机器学习算法在多触觉传感器感知数据中的应用是有效的。然后,针对不同大小,不同形状,不同硬度多目标的触觉感知抓取数据特征较为复杂,模型训练效果不稳定、目标分类容易混淆,分类的准确率较低等问题。结合卷积神经网络以及深度残差网络原理,提出了一种改进的卷积残差网络模型（CN-Res N Model）,并对该模型进行了优化。同时,采用K-means聚类分析方法处理触觉感知数据,加强了触觉信息特征。通过CN-Res N模型与K-means聚类分析方法的融合,提高了具有复杂触觉特征的26类目标分类准确率,实现了CN-Res N模型在较复杂的触觉感知抓取数据中的应用。通过大量的实验,证明了所提目标分类方法的有效性和可行性。
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