面向空间机械臂的视触融合目标识别系统

• 作者: 沈书馨 宋爱国 阳雨妍 倪江生
• 来源期刊: 载人航天
• 学科: 工学
• 关键词: 空间机械臂 视触融合 神经网络 目标识别 灵巧手
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 工程技术|ENGINEERING TECHNOLOGY
• 页码范围: 213-222
• 页数: 10页
• 分类号: TP241|TP391|V19
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5825.2022.02.011

摘要

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.