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作者：彭德祥;翟敬梅;陈彦彪;
单位：华南理工大学机械与汽车工程学院;广州纳丽生物科技有限公司;
摘要：利用机器人进行按摩时，由于个性化差异导致肌肤的力学特性和对外界刺激的触觉感知存在差异。为了保证人体安全与一定的人体舒适度，提出了按摩接触力与面部表情融合的舒适度监测方法。首先针对机器人按摩时的按摩力、人脸表情，分别基于长短期记忆网络、卷积神经网络构建人体舒适度监测模型，而后利用各模型输出结果与损失函数获得DSmT基本概率赋值，提出基于时序信息的改进DSmT融合方法以实现融合监测。实验证明：该融合监测方法减少了单模态监测的局限性，提升了按摩机器人用户舒适度监测的准确率。
关键词：多模态融合;;按摩机器人;;舒适度监测;;改进DSmT理论;;长短期记忆网络;;卷积神经网络
