机器人触觉感知的原理与方法

　　触觉感知是机器人操作的重要环节。《机器人触觉感知的原理与方法》是作者研究组10多年来从事机器人触觉感知研究工作的总结和提炼，系统地介绍了触觉感知的基本原理、识别方法、关键技术与应用，主要包括电容式阵列触觉传感器、触觉目标识别、视-触觉融合目标识别、滑觉检测、机器人视-触觉融合抓取操作、基于视触觉模态的抓取稳定预测以及基于视-触原理的多模态传感器设计及应用。《机器人触觉感知的原理与方法》内容注重系统性、基础性与前沿性，可供自动化、计算机与电子技术等领域的研究生与高年级本科生参考，也可作为从事机器人与自动化领域相关研究人员的参考读物。

暂缺《机器人触觉感知的原理与方法》作者简介

第1章 概述
1.1 触觉感知
1.1.1 形状的触觉识别
1.1.2 纹理材质的触觉识别
1.1.3 形变的触觉识别
1.1.4 探测动作
1.2 视-触觉融合感知
1.2.1 视-触觉融合感知算法
1.2.2 视-触觉一体化融合感知
1.3 数据集
1.3.1 触觉数据集
1.3.2 视-触觉融合数据集
1.4 未来展望
第2章 电容式阵列触觉传感器
2.1 电容式触觉传感器原理
2.2 触觉传感器的设计
2.3 触觉传感器的加工与制备
2.4 触觉传感器静态测试
2.4.1 力学测试结果
2.4.2 电学特性测试结果
第3章 触觉目标识别
3.1 触觉目标识别的基本原理
3.2 触觉信息的动态时间规整距离表示
3.3 基于最近邻的触觉目标识别
3.3.1 Martin-KNN分类算法
3.3.2 DTW-KNN分类算法
3.4 系统包
3.4.1 超限学习机
3.4.2 数据集
3.4.3 实验结果
第4章 触觉感知的深度学习方法
4.1 随机离散卷积神经网络
4.1.1 卷积权重离散共享
4.1.2 卷积权重正交随机初始化
4.1.3 RTCN的输入频率选择性分析
4.2 触觉流
4.3 三分支卷积网络
4.3.1 空间特征提取分支：触觉单帧
4.3.2 时间特征提取分支：触觉流 帧间差分
4.3.3 层级化特征融合
4.4 实验验证与分析
4.4.1 实验基准数据集
4.4.2 实验配置与参数设定
4.4.3 RTCN输入不变性分析
4.4.4 时间与空间特征鉴别力分析
4.4.5 与同类先进方法比较
第5章 视-触觉融合目标识别
5.1 触觉信息与视觉信息融合的目标识别
5.2 图像信息表达
5.3 视-触觉融合算法
5.4 实验及结果分析
5.4.1 数据采集
5.4.2 实验结果
……
第6章 滑觉检测
第7章 机器人视-触觉融合抓取操作
第8章 基于视-触模态的抓取稳定预测
第9章 基于视-触原理的多模态传感器
参考文献