仿人头像机器人人工鼻—肺系统及气味识别算法研究.pptx.pptx

随着现代科技的发展，仿人头像机器人的研究逐渐深入，其不仅仅局限于传统的视觉、听觉、触觉等感知能力，嗅觉感知功能的研究也开始被广泛关注。在复杂的环境条件下，气体的识别与检测变得尤为重要。仿人头像机器人在嗅觉领域的研究，尤其是对于混合气体的识别，已经成为了新的科技挑战。本文的研究焦点是H&F robot-Ⅲ型仿人头像机器人，通过添加嗅觉模块，使其能够感知并识别不同的气体。这一过程中，研究者不仅设计和研制了人工鼻-肺系统软硬件，而且还对气味识别算法进行了深入研究和程序设计。 人工鼻部分主要包括信号采集电路和测试容器，而人工肺则由微型真空泵模拟。硬件基础上的单片机软件和上位机软件共同实现信号的采集和传输功能。为了有效地识别不同气体，研究者采用了K-均值聚类分析方法进行气体分类处理，以及遗传算法与BP神经网络相结合的算法对单一气体进行识别。对于更为复杂的混合气体识别问题，研究者设计了三级级联神经网络算法。 通过一系列的实验验证，研究结果表明K-均值聚类分析方法在气体识别中效果并不理想。而遗传算法与BP神经网络结合的算法对单一气体的识别正确率达到了90%以上，三级级联神经网络算法对9种气体中的8种有90%以上的识别率，唯一例外的是硫化氢烟雾混合气体，识别正确率为70%。这说明所设计的算法对于单一及混合气体的识别均具有良好的效果。 将人工鼻-肺系统集成到仿人头像机器人H&F robot-Ⅲ上，研究者还进行了嗅觉与表情协调的实验。实验结果表明，在相同的气味刺激下，机器人能够实现与人类类似的面部表情反应。这无疑极大地提高了仿人头像机器人与人类之间的交互能力，减少了沟通障碍，缩小了人类与机器人之间的距离。 本文的研究将仿人头像机器人推向了新的技术高度，特别是在气味识别与表达方面取得了重要进展。随着研究的进一步深入和技术的不断完善，可以预见未来仿人头像机器人将在人类社会中扮演更加重要的角色。