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面向人形机器人的监督式运动学习与视觉系统发展

DOI：10.4028/www.scientific.net/AMM.886.188 期刊：Applied Mechanics and Materials 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 20:34:27
摘要： 随着工业4.0概念的发展，机器人相关研究日益受到重视，其中人形机器人是一个非常重要的研究课题。人形机器人是具有双足机制的机器人。由于物理机制的原因，人形机器人在复杂地形（如上下楼梯）中能够更灵活地移动。然而，人形机器人常因失衡而跌倒?；魅四芊裨诘购笞灾髌鹕硎枪丶芯课侍狻５Ｓ玫氖侄鞑畏椒ㄈ没魅耸迪肿灾髌鹕硇始?。为解决上述问题，本文提出基于粒子群优化算法(PSO)的自动学习系统，使机器人能学习跌倒后恢复平衡的运动方式。为赋予机器人物体识别能力，本文还应用卷积神经网络(CNN)实现图像识别，成功区分10类物体。实验结果证实了本文提出的运动学习算法及基于CNN的视觉系统图像分类方法的有效性与可行性。
作者： Ssu-Ting Lin，Jun Hu，Chia-Hung Shih，Chiou-Jye Huang，Ping-Huan Kuo
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种用于人形机器人学习跌倒恢复动作的自动化学习系统，采用粒子群优化算法，并利用卷积神经网络增强图像识别能力。

研究成果

基于粒子群优化算法的运动学习系统使仿人机器人能够自主学习并执行跌倒恢复动作，而基于卷积神经网络的视觉系统通过数据增强将物体识别准确率从77%提升至91%。这证明了所提方法的可行性和有效性，表明其在工业应用中具有增强机器人自主性与功能的潜力。

研究不足

实验在一个模拟环境（Gazebo）中进行，可能无法完全复现真实世界条件。图像识别仅限于CIFAR-10中的10个物体类别，运动学习也只专注于从跌倒中站起，而非其他复杂动作。

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