基于视触融合的物体分类辨识研究

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摘 要：在机器人识别并抓取物体中，视觉识别虽取得显著进展，但在视觉图像不足以区分物体时，识别准确率会受到影响。触觉数据能提供重要的互补信息，结合视觉与触觉数据能实现更全面的物体识别。为了有效融合视、触觉信息，提出了一种创新且经济的方法获取触觉数据，设计了多尺度融合机制以应对两种模态的差异。实验结果表明，该融合机制使物体分类准确率达到98%，较未融合网络提升1.73个百分点。（剩余70字）

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