基于多变量时间序列的接触状态聚类分析

摘要：

针对机器人轴孔装配任务中接触状态的分类问题,该文提出了一种基于多变量时间序列的聚类方法.该方法利用深度时间聚类网络对装配过程中的接触状态变量进行编码,然后使用复杂度不变性度量对时间序列片段进行划分.该方法避免了对接触过程进行准静态分析,因此在实际中具有一定的通用性.并且利用时间序列的方式有利于提取接触状态变量的时间关联特性,从而使得聚类的结果更加鲁棒.实验结果和预期一致,验证了该算法的正确性和有效性.

关键词：聚类分析、接触状态、多变量时间序列、机器人装配、无监督

所属期刊栏目：49

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：660-665