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基于遗传算法的类人机器人状态生成器
被引量：
2
1
作者
王旭阳
吕恬生
+1 位作者
徐兆红
张培艳
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期503-507,512,共6页
基于遗传算法提出了一种用于生成类人机器人原始运动数据的运动状态生成器.在没有任何参考运动数据时,可以通过自由指定各种约束条件来生成稳定且满足要求的机器人运动状态.结合机器人的运动学建模以及位形约束和稳定性约束的数学表达,...
基于遗传算法提出了一种用于生成类人机器人原始运动数据的运动状态生成器.在没有任何参考运动数据时,可以通过自由指定各种约束条件来生成稳定且满足要求的机器人运动状态.结合机器人的运动学建模以及位形约束和稳定性约束的数学表达,给出了合适的适应度函数,将类人机器人复杂的多约束、逆运动学问题转化为相对简单的优化搜索问题.实验结果表明,状态生成器所生成的运动状态可靠性高、稳定性强,具有较高的适应性和灵活性.该方法可用于类人机器人复杂环境下的运动规划与控制研究,也可用于求解其他类似的多约束和逆运动学问题.
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关键词
状态生成器
逆运动学
多约束
遗传算法
类人机器人
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职称材料
动态多阶段强波动型表情识别模型
被引量：
2
2
作者
欧阳勇
陈凌钰
+2 位作者
曾雅文
万俊
王春枝
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第10期2970-2978,共9页
考虑到问卷调查顾客的满意度评价时存在样本获取困难、主观误差等问题,利用表情识别技术分析视频中顾客的情感表达,但实际应用存在人物表情变化波动过大的强波动型表情识别问题。为更好地挖掘强波动型表情变化的信息,提出一种动态多阶...
考虑到问卷调查顾客的满意度评价时存在样本获取困难、主观误差等问题,利用表情识别技术分析视频中顾客的情感表达,但实际应用存在人物表情变化波动过大的强波动型表情识别问题。为更好地挖掘强波动型表情变化的信息,提出一种动态多阶段强波动型表情识别模型(LNsCo),该模型包括长期情绪波动状态生成器(LEF)、近短期表情特征生成器(NsSE)、平行共同注意力网络(co-attention network)。将图像序列预处理后,分别送到LEF和NsSE提取表情的隐藏特征,利用共同注意网络生成二者相互依赖的表征,用分类器进行表情分类。在公共数据集和真实应用场景下的结果表明,所述方法具有良好的性能。
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关键词
强波动型表情识别
长期情绪波动
状态生成器
近短期表情特征
生成器
平行共同注意力网络
双向长短期记忆网络
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职称材料
题名
基于遗传算法的类人机器人状态生成器
被引量：
2
1
作者
王旭阳
吕恬生
徐兆红
张培艳
机构
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
上海交通大学工程训练中心
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期503-507,512,共6页
文摘
基于遗传算法提出了一种用于生成类人机器人原始运动数据的运动状态生成器.在没有任何参考运动数据时,可以通过自由指定各种约束条件来生成稳定且满足要求的机器人运动状态.结合机器人的运动学建模以及位形约束和稳定性约束的数学表达,给出了合适的适应度函数,将类人机器人复杂的多约束、逆运动学问题转化为相对简单的优化搜索问题.实验结果表明,状态生成器所生成的运动状态可靠性高、稳定性强,具有较高的适应性和灵活性.该方法可用于类人机器人复杂环境下的运动规划与控制研究,也可用于求解其他类似的多约束和逆运动学问题.
关键词
状态生成器
逆运动学
多约束
遗传算法
类人机器人
Keywords
state generator
inverse kinematics
multiple constraints
genetic algorithm
humanoid robot
分类号
TP242.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
动态多阶段强波动型表情识别模型
被引量：
2
2
作者
欧阳勇
陈凌钰
曾雅文
万俊
王春枝
机构
湖北工业大学计算机学院
深圳大学计算机与软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第10期2970-2978,共9页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(61772180)
全国大学生创新创业训练计划基金项目(201910500010)。
文摘
考虑到问卷调查顾客的满意度评价时存在样本获取困难、主观误差等问题,利用表情识别技术分析视频中顾客的情感表达,但实际应用存在人物表情变化波动过大的强波动型表情识别问题。为更好地挖掘强波动型表情变化的信息,提出一种动态多阶段强波动型表情识别模型(LNsCo),该模型包括长期情绪波动状态生成器(LEF)、近短期表情特征生成器(NsSE)、平行共同注意力网络(co-attention network)。将图像序列预处理后,分别送到LEF和NsSE提取表情的隐藏特征,利用共同注意网络生成二者相互依赖的表征,用分类器进行表情分类。在公共数据集和真实应用场景下的结果表明,所述方法具有良好的性能。
关键词
强波动型表情识别
长期情绪波动
状态生成器
近短期表情特征
生成器
平行共同注意力网络
双向长短期记忆网络
Keywords
dynamic expression recognition
LEF
NsSE
parallel co-attention network
BiLSTM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法的类人机器人状态生成器
王旭阳
吕恬生
徐兆红
张培艳
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
在线阅读
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职称材料
2
动态多阶段强波动型表情识别模型
欧阳勇
陈凌钰
曾雅文
万俊
王春枝
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
2
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职称材料
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