仿人手感知的纹理识别与触觉再现方法研究

摘要

提出了一种仿人手感知的纹理识别及触觉再现方法.采用新型纹理检测装置以仿人手触觉感知方式采集纹理,对采集到的纹理信息进行主成分分析(PCA)降维提取特征,搭建多层感知(MLP)神经网络对6种纹理信号进行分类,识别率高达98.8％.在此基础上,基于采集数据的统计特性,采用正态分布振动模型再现纹理触感,并通过滑动窗口动态修正力学模型,强化局部纹理特征.通过对比实验,所提再现方法在对布料等细腻纹理的再现效果上优于传统基于图像信息的再现方法.