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为提高机器人表情再现的时空相似度和运动平滑度,结合序列到序列的深度学习模型,提出一种基于双LSTM(长短期记忆)融合的类人机器人实时表情再现方法.在离线机械建模阶段,首先构建逆向机械模型以实现面部特征序列到电机控制序列的逆向映射,并进一步提出运动趋势模型以规整电机连续运动的平滑度;然后,引入加权目标函数以实现两模型的融合和参数优化.在在线表情迁移阶段,以表演者面部特征序列作为融合模型的输入,并在最优参数下完成表演者面部特征序列到机器人控制序列的端-端翻译,从而达到机器人表情的帧-帧再现.实验结果表明:融合模型的电机控制偏差不超过8%,且表情再现的时空相似度和运动平滑度大于85%.与相关方法相比,提出的方法在控制偏差、时空相似度和运动平滑度方面均有较大提升. 相似文献
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文章研发了一款适用于机器人教育教学的多功能、多用途、普适性的19自由度的小型仿人机器人,主要完成了该机器人的机械结构设计与控制系统构建工作[1]。所设计的机器人机械结构可靠性高、工艺性好、结构紧凑、样式新颖;所构建的机器人控制系统鲁棒性高、稳定性好、控制准确、反应迅速,圆满地实现了预期的设计任务。通过对优缺点的综合对比,得出组合式构型方案在功能性、实用性和稳定性等方面具有明显优势,有望通过后续软件系统的开发提高其运动效能,真正在青少年机器人教育中发挥重要作用[2]。 相似文献
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针对目前液压支架直线度测量方法存在测量维度低、误差较大、易受粉尘影响等问题,提出了一种基于架间行走机器人的液压支架直线度测量方法。该方法主要用于支撑掩护式支架,在架间行走机器人上布置传感器,用于直接测量液压支架底座的横向偏移、纵向偏移、横向斜角和纵向倾角等多维位置偏移信息,从而通过支架位置偏移量表征液压支架的直线度信息。试验结果表明,相邻两架偏移误差值在0.2cm以内,相邻两架角度误差在10′以内;当模型增加到100架支架,依据常规液压支架1.5m的中心距计算,在工作面长度为150m时,预计会产生位置偏移累计误差10cm,角度累计误差8°20′,对于长度不超过150m的短距离综采工作面,这个累计误差在可接受的范围内,可满足液压支架直线度的测量需求。相比于传统的一维测量信息,该方法通过4维位置偏移信息可为液压支架群的控制提供参考。 相似文献
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