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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开一种基于虚实融合的自适应梯度软排线一步扣合预测方法，首先在手机软排线装配真实操作环境中，通过触觉传感器采集真实触觉图像，然后根据真实触觉图像，通过物质点法MPM实现在虚拟环境中对真实触觉的模拟，目的是生成虚拟触觉图像。真实触觉和虚拟触觉共同构成数字孪生环境，通过对数字孪生环境中的虚实触觉图像进行自适应梯度计算，建立基于自适应梯度的一步预测模型，模型中通过CNN+LSTM网络对触觉图像进行预测，生成预测触觉图像，并与理想触觉图像进行对比，然后通过对触觉图像编码、解码获得一步扣合指导策略，并在真实操作环境中应用，基于自适应梯度的一步预测模型在数字孪生环境中进行训练迭代。
主权项：1.基于虚实融合的自适应梯度软排线一步扣合预测方法，其特征在于：包括一个软排线扣合的数字孪生环境、一个基于自适应梯度的一步预测模型以及一个虚实触觉图像比较模型；所述软排线扣合的数字孪生环境用于生成虚实触觉图像，具体方法为：a真实操作环境中机械臂开始进行软排线扣合；b机械臂末端执行器上的触觉传感器感知到真实触觉图像；c通过物质点法对真实触觉图像进行分析；d在虚拟环境中实现虚拟触觉变形模拟；e在虚拟环境中生成虚拟触觉图像；f真实触觉图像和虚拟触觉图像共同构成软排线扣合的数字孪生环境；所述基于自适应梯度的一步预测模型的建立方法具体如下：首先，建立虚实触觉预测模型，通过将当前实验中的真实触觉图像和虚拟触觉图像分别与理想成功扣合情况下的真实触觉图像和虚拟触觉图像进行对比，得到本次虚实扣合情况预测结果；其次，建立自适应梯度模型，在虚实触觉预测模型得到预测结果后，若预测结果为成功扣合，则无需进行调整；若预测结果为扣合失败，则需根据自适应梯度方法得到软排线位姿调整的步长和方向，调整过程需要与理想触觉图像进行对比。最后，建立虚实触觉图像比较模型，根据基于自适应梯度的一步预测模型得到的虚实调整步长和方向，通过在数字孪生环境中的训练迭代，得到最优虚实触觉图像调整策略使用权重，得到最终调整策略，使得软排线通过一步位姿调整到达扣合成功前位置。
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百度查询： 北京航空航天大学 基于虚实融合的自适应梯度软排线一步扣合预测方法
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