【摘 要】
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基于VITE(vector integration to endpoint)点对点运动轨迹生成模型,提出一种具有生物学意义的手臂抓取神经网络模型,用以解释延伸和抓取过程中手臂运动、抓取角度以及手掌朝
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271334,61373065)
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基于VITE(vector integration to endpoint)点对点运动轨迹生成模型,提出一种具有生物学意义的手臂抓取神经网络模型,用以解释延伸和抓取过程中手臂运动、抓取角度以及手掌朝向三个组件之间的时空协调问题。模型主要利用基底神经节丘脑皮层环路门控调节组件通道的全局运动速度,设置可进行空间状态信息交流的耦合神经元动态调节抓握孔径,从而实现手臂延伸与抓取运动的时空协调,为更好地进行3D手势跟踪奠定基础。模型改变了门控信号的输入方式,优化了最大抓取孔径的更新方法,还增设了用于检测组件目标状态
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