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其一是推动机器人技术从单一感知(如视觉或触觉)向多模态感知发展。自动驾驶汽车需要在各种气候条件和复杂环境下行驶,全天候的环境感知极为重要。目前除了利用单一的摄像机之外,人们更多地考虑多传感器融合,即除摄像机之外,还要综合利用激光扫描仪、雷达、声呐、卫星定位等不同传感器,以保证感知的可靠性。同样,对机械手来讲,也需要利用触觉、力觉、力矩觉等多传感器的融合,以便在复杂环境下实现复杂操作,比如,装配、抢险救灾、排雷等。
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期末提交作业时,文博系学生张馨予完成了“基于深度学习的青铜器年代判定”程序demo。她先把青铜器分为黄河上游、长江中游、长江下游等5个类别,建立图片训练集和测试集,然后搭建大模型框架,让大模型对训练集中的青铜鼎图片进行学习,以达到高精度的辨识归类效果。在测试中,这个程序demo正确识别了21张青铜鼎图片中的16张,准确率约为76%。如果通过建立图片数量更多的数据训练集,并对模型框架进行微调,还可以进一步提高识别准确率。
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