文档介绍：用Hopfield神经网络实现触觉图像恢复*
席旭刚,罗志增
(杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州 310018)
摘要:通过对安装于机器人手爪上的阵列触觉传感器所采集到的触觉图像的分析,提出了用Hopfield神经网络实现触觉图像恢复的技术。Hopfield神经网络把触觉图像的每一个像素作为一个处理单元(神经元),像素之间的关系即神经元之间的权值作为储存单元。首先利用Hebb规则计算权值矩阵,用以存储所有样本的标准模式,然后利用网络的联想记忆能力恢复被抓物体的触觉图像。实验结果表明,该方法能达到很好的触觉图像恢复和识别效果。
关键词:阵列触觉;Hopfield神经网络;触觉图像恢复
中图分类号:TP24 文献标识码:A 国家标准学科分类代码:
Tactile image restoration using Hopfield work
Xi Xugang, Luo Zhizeng
(Intelligent control & Robotics Institute, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China)
Abstract:The technique of tactile image restoration using Hopfield work is presented through analyzing tactile image collected with robotic paw tactile sensor array. Hopfield work regards every pixel of the tactile image as a processing unit (neuron) and the relation among pixels that is the weight of the work as a memory cell. Firstly, the weight matrix that is used to store the standard mode of all samples is calculated using Hebb rule. Then the tactile image is restored using the associative memory of Hopfield work. Experiment shows that the proposed approach is effective in tactile image restoration and recognition.
Key words:tactile sensor array; Hopfield work; tactile image restoration
1 引言
机器人触觉在机器人感觉系统中占有非常重要的地位,它具有视觉等其他感觉无法替代的功能。视觉一般须借助光照完成,当光照受限时,与人的感觉一样,触觉的重要性就突显出来了。机器人触觉传感器主要有检测和识别功能。检测功能包括对目标物的物理性质、机械手与目标物的接触状态、抓取目标物时的夹持力、滑移等信息进行检测。识别功能是在检测的基础上提取操作对象的形状、大小、刚度等特