【摘 要】
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为了解决由于视觉传感器视角单一、光线条件复杂导致的空间机械臂作业中相似目标识别较差的问题,提出一种基于CNN-GRU的视触融合目标识别系统.系统由机械臂、灵巧手和视觉传感器构成,实现了对目标物视觉和触觉信息的自主采样,并通过CNN-GRU网络提取视觉信息的空间特征和触觉信息的时序特征,有效利用多模态信息,提高目标识别的准确率.实验结果表明:在14种物品分类实验中准确率为97.8％,对比单一视觉CNN-V和触觉GRU-T网络分别提升16.3％和15.8％;同时,CNN-GRU在准确率和预测速度上明显优于传统
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程学院,南京210096
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为了解决由于视觉传感器视角单一、光线条件复杂导致的空间机械臂作业中相似目标识别较差的问题,提出一种基于CNN-GRU的视触融合目标识别系统.系统由机械臂、灵巧手和视觉传感器构成,实现了对目标物视觉和触觉信息的自主采样,并通过CNN-GRU网络提取视觉信息的空间特征和触觉信息的时序特征,有效利用多模态信息,提高目标识别的准确率.实验结果表明:在14种物品分类实验中准确率为97.8％,对比单一视觉CNN-V和触觉GRU-T网络分别提升16.3％和15.8％;同时,CNN-GRU在准确率和预测速度上明显优于传统最邻近算法和支持向量机算法.
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