摘要
本发明属于机器人面部控制技术领域,涉及一种机器人面部表情虚拟仿真系统,包括机器人面部,生成模型,虚拟仿真引擎;机器人面部内设置有多个面部电机,生成模型采用生成对抗网络(GAN),包括生成器和判别器;具体工作步骤如下:第一步,虚拟仿真引擎采集面部电机的指令信号和机器人面部的真实图像信号组成的数据集;第二步,生成模型生成与面部电机指令信号对应的机器人面部的虚拟图像;第三步,训练和优化机器人面部表情并生成控制算法,用于机器人面部控制。采用该虚拟仿真系统,克服了物理仿真训练模型在实体机器人上的不稳定性,减少了额外训练和微调工作,解决了柔性材料建模难题,并降低了仿真与现实应用间的偏差。
技术关键词
机器人面部表情
虚拟仿真系统
多层卷积神经网络
图像
生成对抗网络
多任务学习策略
信号
迁移学习策略
指令
实体机器人
强化学习方法
网络结构
电机
注意力机制
柔性材料
编码器
数据
系统为您推荐了相关专利信息
智能识别系统
卡环
检测模型训练
数据采集模块
按钮部件
局部细节特征
三维点云数据
灰度特征图像
三维点云模型
建模方法