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基于关节树和图神经网络的机器人形态生成和搜索方法

发布时间: 2023-09-27

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明属于机器人形态设计领域，涉及一种基于关节树和图神经网络的机器人形态生成和搜索方法，首先基于关节树来描述和生成机器人的形态，然后基于图神经网络进行机器人形态搜索，所述基于图神经网络进行机器人形态搜索，具体包括如下步骤：步骤1，采用图神经网络和两阶段贪心筛选机制生成机器人，并对机器人的步态生成器进行优化处理；步骤2，基于机器人形态距离指标和地形穿越能力指标得到机器人的综合评价指标；步骤3，循环上述步骤直至达到指定的次数。本发明采用关节树来描述和生成机器人，并且使用图神经网络来实现机器人形态的高效搜索和优化。
成果亮点
本发明采用关节树来描述和生成机器人，并且使用图神经网络来实现机器人形态的高效搜索和优化。针对红黑两种颜色的棋子文字，分别构建以文字轮廓归一化傅里叶描述子特征为输入的基于多层前馈网络的文字分类识别模型，并按要求采集数据集，完成模型的训练及测试；在棋子文字的识别阶段，将提取的文字特征输入象棋文字分类识别模型，实现文字的分类识别。实验数据表明，该棋子文字分类识别模型，棋子识别准确率达到***%。
团队介绍
浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。
成果资料