机器人灵巧手抓持分类器的设计与实现

摘要

机器人灵巧手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题.本文应用模式识别技术设计和实现了一种基于高斯混合模型GMM的分类器. 采用Expectation Maximization(EM)算法估计GMM的参数,对人手的抓持动作进行识别与分类,经过人手到机器人手的关节空间运动映射,实现了机器人灵巧手的抓持动作分类.该分类器可以应用于在线抓持规划.