感认知增强的机械手系统
各类服务机器人是普适计算智能环境的重要物理平台.基于多类传感器增强机器人的感认知能力,是提高机器人系统服务能力和智能化程度的前提.本文提出了一种面向机械手等器件的感认知增强模型,通过融合来自不同传感通道的感知能力和认知能力,增强机械手的感知和认知,使其能够更有效地完成复杂的交互任务.基于此模型,本文以视觉、触觉为例,融合并增强了机械手的感知和认知能力.机械手在抓取物体时根据物体信息自适应地采取路径规划和决策物体的抓取模式.通过在两类物体混杂环境中的抓取和分拣实验,验证了该感认知增强机械手系统的可用性.
机械手 物体抓取 感知能力 认知能力
杨莎 叶振宇 王淑刚 陶海 李石坚 潘纲
浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310027
国内会议
葫芦岛
中文
437-443
2015-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）