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基于机器学习的连续体机器人受力估计

申报人:高安柱 申报日期:2023-10-08

基本情况

第二十八期“上海交通大学大学生创新实践计划”
基于机器学习的连续体机器人受力估计
创新训练项目
工学
自动化类
创新类
电子信息与电气工程学院
高安柱
指导教师
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指导教师主持国自然面上、青基、上海面上、中国电子学会-腾讯Robotics X犀牛鸟专项等多项国家级和省市级项,并入选上海市青年科技启明星计划。项目组经费充足,拥有世界一流的平台装备与实验条件。欢迎来实验室参观交流!
指导教师长期从事于与连续体机器人相关的研究,课题组已发表多篇与连续体机器人受力估计相关文章,课题组为本项目提供机器人开发所需的硬件和软件实验平台。

研究目的:

为进一步提高连续体机器人受力估计的实时性,采用机器人学习的方法对机器人与环境的接触力进行实时估计。

 

研究内容:

研究内容一:结合连续体机器人及传感来构建适合当前本研究课题的神经网络。

研究内容二:搭建仿真环境达到数据增强的效果。

 

创新点与特色:

1、机器学习与受力估计相结合提高估计的实时性。

2、利用仿真数据对训练数据进行增强。

 

 

预期成果:Demo展示

 

项目研究进度安排:

2023.10-2023.11:确定选题与分工,文献综述,开展计划与工作。

2023.11-2024.1:搭建仿真平台

2024.1-2024.4:根据实际情况搭建神经网络结构

2024.4-2024.6:仿真与真实数据融合策略开发

2024.6-2024.9:实验调试,网络结构改进

2024.9-2024.10:整理实验结论,Demo展示


选题成员

1

指导教师

序号 教师姓名 电子邮箱 所属学院
1 高安柱 登录状态下查看 电子信息与电气工程学院 第一指导教师

选题附件

结束