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基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
被引量:
3
1
作者
吴鸿敏
张国英
+1 位作者
管贻生
JUAN Rojas
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期126-132,共7页
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列...
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列化的执行过程,然后通过对比执行过程中累积观察数据的对数似然函数值的大小实现执行过程的识别.在此基础上,根据正常执行过程训练得到的对数似然函数值的梯度阈值,实现了机器人执行过程中的实时异常监测.实验结果表明,该方法能有效地实现基于多模态时间序列建模的机器人安全监控.
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关键词
多模态时间序列
安全监控
执行过程识别
异常监测
层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型
梯度阈值
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职称材料
题名
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
被引量:
3
1
作者
吴鸿敏
张国英
管贻生
JUAN Rojas
机构
广东工业大学机电工程学院
广东省智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期126-132,共7页
基金
广东省联合基金重点项目(U1401240)
广东省前沿与关键技术创新专项资金(2014B090919002,2015B010917003,2017B050506008)
国家国际科技合作专项项目(2015DFA11700)
文摘
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列化的执行过程,然后通过对比执行过程中累积观察数据的对数似然函数值的大小实现执行过程的识别.在此基础上,根据正常执行过程训练得到的对数似然函数值的梯度阈值,实现了机器人执行过程中的实时异常监测.实验结果表明,该方法能有效地实现基于多模态时间序列建模的机器人安全监控.
关键词
多模态时间序列
安全监控
执行过程识别
异常监测
层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型
梯度阈值
Keywords
multimodal time series
safety surveillance
process identification
anomaly detection
hdphmm
gradient threshold
分类号
TH375 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
吴鸿敏
张国英
管贻生
JUAN Rojas
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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