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多模态传感器融合识别技术在四臂采摘机器人研究中的应用.docx

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多模态传感器融合识别技术在四臂采摘机器人研究中的应用

目录

多模态传感器融合识别技术在四臂采摘机器人研究中的应用(1)..3

内容综述................................................3

1.1研究背景与意义.........................................4

1.2四臂采摘机器人的概述...................................5

1.3多模态传感器融合识别技术的现状与发展...................6

多模态传感器融合技术基础................................7

四臂采摘机器人的应用场景................................8

3.1预备阶段...............................................9

3.2运动规划阶段..........................................10

3.3工作执行阶段..........................................12

多模态传感器融合识别技术在四臂采摘机器人中的具体应用...13

4.1环境感知阶段的应用....................................14

4.2路径规划阶段的应用....................................16

4.3任务执行阶段的应用....................................18

技术挑战与解决方案.....................................19

5.1数据噪声问题..........................................20

5.2环境变化适应性不足....................................21

实验验证与结果分析.....................................22

6.1实验设计..............................................24

6.2实验数据收集与处理....................................25

结论与展望.............................................27

7.1主要结论..............................................28

7.2展望未来的研究方向....................................28

多模态传感器融合识别技术在四臂采摘机器人研究中的应用(2).29

一、内容综述..............................................29

1.1研究背景与意义........................................29

1.2四臂采摘机器人的发展现状..............................31

1.3多模态传感器融合技术概述..............................34

二、多模态传感器融合技术基础..............................35

2.1传感器融合技术的定义与分类............................36

2.2多模态传感器的特点与优势..............................38

2.3传感器融合技术的应用领域..............................39

三、四臂采摘机器人的感知系统..............................40

3.1视觉传感器............................................41

3.2听觉传感器............................................42

3.3触觉传感器............................................44

3.4其他类型的传感器......................................45

四、多模态传感器融合识别方法..............................51

4.1数据预处理与特征提取..................................52

4.2融合算法选择与优化

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