摘要
本申请公开了一种模型训练方法、人形机器人的关节安全识别方法和相关设备,该方案通过第一阶段训练集训练无监督奖励模型,通过第二阶段训练集训练难例分类模型,通过关键数据集对难例分类模型进行微调,获得稀疏关键度预测模型,实现基于三阶段训练框架构建人形机器人的关节安全识别模型,能够解决数据稀疏与不平衡问题,实现高精度的关节故障概率预测,强化模型的分类能力,通过三阶段训练后的关节安全识别模型对人形机器人的当前传感器状态数据进行识别,输出对应的关节安全识别结果,提升人形机器人的关节安全识别效率和准确性。本申请可以广泛应用于机器人技术领域。
技术关键词
人形机器人
关节
样本
视觉感知特征
神经网络模型
模型训练方法
训练集
标注规则
仿真模型
支路
识别方法
网络结构
卷积神经网络提取
传感器
数据
长短期记忆网络
无监督
人机交互界面
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卷积神经网络模型
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