[发明专利]一种基于视觉的触觉传感器的数字孪生方法及装置有效

专利信息
申请号: 202210364347.9 申请日: 2022-04-08
公开(公告)号: CN114882168B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 徐静;陈苇航;陈睿 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06T15/50;G06T15/83;G06N3/044;G06N3/0475;G06N3/084
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 王萌
地址: 100084*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 视觉 触觉 传感器 数字 孪生 方法 装置
【说明书】:

本公开提出一种基于视觉的触觉传感器的数字孪生方法及装置,属于传感器技术领域。其中所述方法包括:在仿真中,利用基于视觉的触觉传感器获取仿真触觉图像组成仿真数据集;在真实环境中,利用所述触觉传感器获取真实触觉图像组成真实数据集;利用所述仿真数据集和所述真实数据集训练循环对抗生成网络,所述循环对抗生成网络包含一个从仿真域到现实域迁移的生成器子网络和一个从现实域到仿真域进行迁移的生成器子网络,利用训练完毕的所述生成器子网络以实现所述触觉传感器的数字孪生。本公开无需精确配对的数据,可实现适用于基于视觉的触觉传感器的仿真到现实的双向迁移,具有很高的应用价值。

技术领域

本公开属于传感器技术领域,具体涉及一种基于视觉的触觉传感器的数字孪生方法及装置。

背景技术

基于视觉的触觉传感器是一类新兴的触觉传感器,具有成本低、分辨率高、耐受电磁干扰等特点,有望大规模应用于机器人操作中。一种现有的基于视觉的触觉传感器的工作原理图如图1所示,该传感器主要包括:透明弹性体、支撑板、光源(通常为发光二极管,图1中为两组发光二极管LED1和LED2,而实际上的常用做法是采用三组LED,分别为红、绿、蓝三色)以及相机组成,各组件间有刚性连接以保证其相对位置关系。其中,透明弹性体表面喷涂了反射涂料作为传感表面。当传感表面接触物体时,弹性体发生变形,反射涂层在经由发光二极管发出的不同颜色的光照下产生对应该物体的触觉图像,经相机记录后可求解触觉相关信息。

数字孪生技术是一类重要的信息化技术,其充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射。应用数字孪生技术,可以构建真实传感器的仿真模型,在安全的仿真环境中训练机器人的触觉操作策略,避免传感器等硬件的损坏,提高效率、节约成本。

然而,基于视觉的触觉传感器具有光照条件复杂、表面反射性质非理想等特点,难以确定所需的仿真参数,导致进行数字孪生时存在一定的困难(常被称作“仿真-现实差距”)。现有的基于视觉的触觉传感器的仿真方法往往需要大量的准确配对的“仿真-现实”数据对,导致数据采集和处理过程繁琐,代价高。

发明内容

本公开的目的是克服目前针对基于视觉的触觉传感器仿真方法需要大量准确配对数据的不足,提出一种基于视觉的触觉传感器的数字孪生方法及装置。本公开无需精确配对的数据,可实现适用于基于视觉的触觉传感器的仿真到现实的双向迁移,具有很高的应用价值。

本公开第一方面实施例提出一种基于视觉的触觉传感器的数字孪生方法,包括:

在仿真中,利用基于视觉的触觉传感器获取仿真触觉图像组成仿真数据集;

在真实环境中,利用所述触觉传感器获取真实触觉图像组成真实数据集;

利用所述仿真数据集和所述真实数据集训练循环对抗生成网络,所述循环对抗生成网络包含一个从仿真域到现实域迁移的生成器子网络和一个从现实域到仿真域进行迁移的生成器子网络,利用训练完毕的所述生成器子网络以实现所述触觉传感器的数字孪生。

在本公开的一个具体实施例中,所述利用基于视觉的触觉传感器获取仿真触觉图像采用Phong光照模型方法,包括:

1)在仿真中,令基于视觉的触觉传感器接触任一物体;

获取变形后所述触觉传感器的传感表面相对于所述触觉传感器的相机成像平面的表面高度场H(x,y),其中x与y分别为相机的像素x轴坐标与y轴坐标;

2)根据步骤1)获取的表面高度场H(x,y),求得表面梯度场计算相机视野里任意一个像素点(xp,yp)的局部表面法向量:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学,未经清华大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210364347.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top