服务机器人的触觉手势识别

为了实现机器人在人机交互过程中的触觉感知,提出了一种用于服务机器人的触觉手势识别方法。首先,将电子皮肤安装在服务机器人上,通过采集15位被试者的10种手势动作信号,构建了情感手势数据集。然后,使用时空分离卷积神经网络,对被试者触摸服务机器人时做出的触摸手势进行分类。结果表明,被试内手势识别率为90.25%,跨被试手势识别率为83.44%。通过调节模型中的时空通道调节因子,在几乎不降低识别率的同时,可以大幅减少模型参数量。基于电子皮肤的触觉手势识别实验,初步认为使用时空分离卷积神经网络能够以较高的准确率和较低的计算代价实现对人的触觉手势识别,这为服务机器人通过电子皮肤与人实现情感交互提供了可能。     

含氟炔基三苯液晶分子太赫兹吸收的计算模拟研究

以密度泛函理论为基础,利用Gaussian09程序包,通过Opt+Freq优化类型,以B3LYP/6-311g基组对10种不同数目及不同位置部分氟代的4-丁基-4’-[(4-丁基苯)乙炔]联苯液晶衍生物分子进行数值计算,根据氟原子的置换位置和数目对这些分子在太赫兹波段的光吸收情况进行了对比分析。结果表明,在太赫兹频段,氟原子置换的位置和数目会显著影响分子内其它官能团的吸收位置和强度。其中苯环内的C-H吸收会因为苯环上氟原子置换数目增加而减少,苯环上双氟原子的增加导致烷烃的吸收峰强度发生变化;对于炔烃,氟原子的置换会通过改变其偶极矩从而产生较强的吸收峰值。计算结果在分子官能团的吸收方面与文献报道的实验测量结果吻合得相当好。根据现有文献报道,作者还对比分析了0.3~3THz范围计算结果与相关文献的实验数据。总之,计算模拟结果能够较好地反应分子材料对太赫兹波的吸收状况,可为相关液晶分子的设计与合成提供参考。