[发明专利]基于力传感器滑动预测方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 201911067291.5 | 申请日： | 2019-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN110793693A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 王涛;陈树渠 | 申请（专利权）人： | 深圳蓝胖子机器人有限公司 |
| 主分类号： | G01L5/00 | 分类号： | G01L5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 44458 深圳协成知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 章小燕 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤兴三道*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于力传感器的滑动预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：采集力传感器数据信号；将所述力传感器数据信号作为长短期记忆网络LSTM的输入，经过LSTM网络训练模型测试所述力传感器数据信号后，得到输出结果；根据所述输出结果，预测所述力传感器的滑动。通过本发明实施例，通过结合LSTM网络对力传感器数据信号进行训练模型测试判定的数据驱动学习方式实现滑动预测，不需要针对特定物品进行阈值修改和调整，能够有更好的适应性，提高结果的准确率；并根据力传感器的力变化进行判定，在相对运动发生前进行判定。 | ||
| 搜索关键词： | 力传感器 数据信号 滑动 判定 输出结果 预测 存储介质 电子设备 记忆网络 模型测试 数据驱动 网络训练 学习方式 训练模型 阈值修改 力变化 准确率 采集 测试 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于力传感器的滑动预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集力传感器数据信号；/n将所述力传感器数据信号作为长短期记忆网络LSTM的输入，经过LSTM网络训练模型测试所述力传感器数据信号后，得到输出结果；/n根据所述输出结果，预测所述力传感器的滑动。/n
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