[发明专利]一种基于子图嵌入图神经网络的机械臂碰撞检测方法在审
| 申请号： | 202310834420.9 | 申请日： | 2023-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN116935252A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王英龙;赵鹏;舒明雷;狄冲 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学（山东省科学院）;山东省人工智能研究院 |
| 主分类号： | G06V20/20 | 分类号： | G06V20/20;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/426;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250353 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于子图嵌入图神经网络的机械臂碰撞检测方法，涉及虚拟仿真碰撞检测技术领域，将机械臂和障碍物分别用图表示，使用图表示机械臂和障碍物的几何信息，并构造连通图，为防止局部碰撞特征被稀释，将连通图分割为若干包含局部碰撞信息的子图，通过图神经网络嵌入图之间的几何关系，提取机械臂和障碍物的局部碰撞信息，提高特征提取性能，其检测精度相对于以往方法大大提高。使用基于注意力的选择机制构建机械臂和障碍物的连通图，在保留结构信息的同时，降低模型发现远距离信息的可能，提高消息传递的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 嵌入 神经网络 机械 碰撞 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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