[发明专利]基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法及系统

权利要求书

1.一种基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤S1：基于符号分析对机器人进行动作识别，得到动作特征；

步骤S2：基于符号分析对机器人进行动作过滤，完成对机器人的兴趣动作提取。

2.根据权利要求1所述的基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：

步骤S1.1：将时间序列转换为字符串，保留原始时间序列的大体形状；

步骤S1.2：对Y轴做切分，生成字母表{a，b，c，…，g}；

步骤S1.3：用SAX算法对实际机器人时序数据做符号转化，产生abc字母组成的符号序列。

3.根据权利要求2所述的基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法，其特征在于，所述步骤S1.1包括如下步骤：

步骤S1.1.1：对Y轴做n个切分[y，y+Δy]_1…n，其中Δy的是某个切分的截距；

步骤S1.1.2：Y轴每个切分对应一个唯一的字母，生成n个字母的字母表{a，b，c，…，n}；

步骤S1.1.3：沿时间轴t设定一个步长Δt，对于t∈[t_k，t_k+Δt]的数据y进行均值化操作，生成均值化后的时序数据y′；

步骤S1.1.4：用n个切分对均值化的时序数据y′|[t_k，t_k+Δt]做符号转换，如果当前值y′∈[y_i，y_i+Δy]；则y′转化为字母表中第i个字母；

步骤S1.1.5：遍历整个时序，生成一个完整的符号序列。

4.根据权利要求2所述的基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法，其特征在于，所述步骤S1.2包括如下步骤：

步骤S1.2.1：对于t∈[t_k，t_k+Δt]的数据y进行均值化操作，生成均值化后的时序数据y′；

步骤S1.2.2：y′∈[y_i，y_i+Δy]；则y′转化为字母表中第i个字母。

5.根据权利要求1所述的基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S2.1：用SAX算法将机器人时序数据符号化；

步骤S2.2：定义兴趣波形的符号特征；

步骤S2.3：从符号序列中定位兴趣符号；

步骤S2.4：将兴趣符号还原成兴趣波形。

6.一种基于符号分析的机器人动作识别与过滤系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：

模块M1：基于符号分析对机器人进行动作识别，得到动作特征；

模块M2：基于符号分析对机器人进行动作过滤，完成对机器人的兴趣动作提取。

7.根据权利要求6所述的基于符号分析的机器人动作识别与过滤系统，其特征在于，所述模块M1包括如下模块：

模块M1.1：将时间序列转换为字符串，保留原始时间序列的大体形状；

模块M1.2：对Y轴做切分，生成字母表{a，b，c，…，g}；

模块M1.3：用SAX算法对实际机器人时序数据做符号转化，产生abc字母组成的符号序列。