基于多模态感知的仿生踩曲行为学习方法研究

李赫; 常智渊; 齐立哲; 孙云权

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)07-0111-05

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基于多模态感知的仿生踩曲行为学习方法研究

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于多模态感知的仿生踩曲行为学习方法研究
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- 传感器与微系统 2025年第7期页码：111-115
- 作者机构：
  
  复旦大学工程与应用技术研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  上海市科学技术委员会重大专项资助项目(2021SHZDZX0103)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)07-0111-05
  中图分类号： TP181;TS262.3
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李赫, 常智渊, 齐立哲, 等. 基于多模态感知的仿生踩曲行为学习方法研究[J]. 传感器与微系统, 2025,(7):111-115.
李赫, 常智渊, 齐立哲, 等. 基于多模态感知的仿生踩曲行为学习方法研究[J]. 传感器与微系统, 2025,(7):111-115. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)07-0111-05.

DOI：

摘要

针对传统白酒酿造中踩曲工艺标准化程度低、自动化水平不足而机械式制曲效果差的问题，设计了一种基于多模态感知与分阶段仿生行为学习的具身踩曲机器人系统，系统集成运动捕捉、RGB-D视觉、足底压力感知与机械臂控制模块，具备对踩曲环境的实时感知与交互能力。搭建了两阶段数据采集平台，分别用于采集人类踩曲行为与机器人模仿执行数据，构建了多模态踩曲数据集。在此基础上，提出了目标引导的两阶段行为学习算法TG-ACT

实现了从视觉计划到动作生成的完整行为建模流程。实验结果验证了所提出方法在动作自然性、执行稳定性以及踩曲质量控制方面的有效性，为白酒酿造中复杂技能的机器人化提供了参考路径。

Abstract

关键词

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