嘈雜環(huán)境下評估機械臂動作識別性能的策略與方法

作者：Elaheh Motamedi , Kian Behzad等

本文探討了在嘈雜環(huán)境中利用機器學習技術進行機械臂動作識別的問題。通過使用視覺系統(tǒng)和深度學習模型，作者提出的方法在3x3網格環(huán)境中的井字棋游戲案例中得到驗證。實驗結果顯示，盡管存在噪聲和不確定性，作者的方法仍能夠精確地檢測關鍵點并分類機械臂的動作。這為在現實世界中具有挑戰(zhàn)性嘈雜環(huán)境下的機器人動作識別提供了有益的洞見。

讀者理解：

文章使用了預訓練的ResNet-50進行機器人臂姿態(tài)識別，然后引入了CNN用于在嘈雜環(huán)境中進行機器人臂動作識別。該方法通過使用卷積神經網絡（CNN）來提高模型在真實世界嘈雜環(huán)境中的魯棒性。

總體而言，該研究在面對噪聲和不確定性的挑戰(zhàn)時，采用了一種相對綜合的方法。通過結合深度學習模型和視覺系統(tǒng)，研究致力于提高機器人動作識別的性能，尤其是在實際場景中的復雜嘈雜環(huán)境下。

1 引言

本文介紹了機器人系統(tǒng)中姿態(tài)估計的關鍵問題，特別是在嘈雜環(huán)境中準確確定機器人的空間方向。使用預訓練的ResNet-50作為標準工具，提出了一種基于CNN的機器臂動作識別模型。該模型在嘈雜的時間序列中表現出色，與最新的Transformer和Rocket模型進行了比較。通過使用Franka Emika機器人臂進行實驗數據集的收集，研究為在嘈雜環(huán)境中引入最小誤差邊界的機器臂動作識別模型做出了顯著貢獻。這項研究的洞見有望為在嘈雜環(huán)境中各種應用的更可靠機器人系統(tǒng)的開發(fā)提供信息。

2 方法

機器人臂姿態(tài)識別：

使用J臺攝像機捕捉機器人臂的運動，每個攝像機j輸出一個視頻流V(j)，具有長度T和幀大小H×W。對每個視頻流采用預訓練的ResNet-50進行處理，以估計機器人臂在X-Y平面上隨時間的姿態(tài)，表示為A(j) ∈ RK×T，其中K是關鍵點的數量。該方法的優(yōu)勢在于其對有限標記幀的有效性，這得益于ResNet-50在ImageNet上的預訓練。機器人臂動作識別：

ResNet-50模型對于每個攝像機j的輸出A(j)代表機器人臂上關鍵點隨時間演變的軌跡。考慮到嘈雜環(huán)境可能影響A(j)，引入了一個CNN模型，該模型包含一個帶有32個濾波器的1-D卷積層，以及一個帶有64個濾波器的1-D卷積層，最后通過兩個稠密層進行動作識別。該CNN模型針對9個可能的目標類別進行動作識別，這代表了井字棋游戲中不同位置的情況。這一系列方法的核心在于將預訓練的ResNet-50用于機器人臂姿態(tài)識別，隨后引入CNN用于在嘈雜環(huán)境中進行機器人臂動作識別。該方法通過一系列卷積和池化層，以及稠密層，實現了在嘈雜環(huán)境中對機器人臂動作的魯棒識別。總體而言，這個方法為在具有挑戰(zhàn)性的嘈雜環(huán)境下進行機器人動作識別提供了有效的解決方案。

3 總結

本研究聚焦于在嘈雜環(huán)境中基于視覺的機器人動作識別，通過實時、準確地進行機器人臂的二維姿態(tài)估計。與理想環(huán)境的研究不同，我們評估了在嘈雜環(huán)境中使用Transformer和Rocket等最新神經網絡的性能。研究結果顯示，該模型在各種嘈雜環(huán)境中對機器人臂動作識別具有魯棒性。