一种用于人形机器人的传感器信号预测方法、系统及设备

本申请公开了一种用于人形机器人的传感器信号预测方法、系统及设备，方法包括：获取人形机器人的多源传感器训练样本；通过信号幅度损失函数、频率损失函数以及瞬态特征损失函数，根据多源传感器训练样本对异构神经网络融合模型进行训练，得到信号预测模型；获取人形机器人的当前传感器信号，当前传感器信号包括关节角度信号、电机电流信号或加速度信号中的至少两种；将当前传感器信号输入信号预测模型，输出预测传感器信号，预测传感器信号为力觉信号或扭矩信号。本申请通过多源传感器信号融合与多域特征学习，实现对关键传感器信号的精准预测，减少传感器部署数量，降低成本并提升系统可靠性，可广泛应用于机器人技术领域。