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本发明公开了一种基于有限元板壳理论学习库的机器人智能感知皮肤系统，包括传感模块、有限元理论学习模块和后处理模块；在外界作用力作用于传感模块时，传感模块将采集到的数据传递到后处理模块中，通过调用后处理模块中的有限元理论学习模块中的数据，模拟实现显示外界作用力的位置及大小，达到智能感知皮肤效果。本发明采用稀疏节点离散化的贴片方式，直接将应变片位置贴于机器人皮肤上的离散节点(三角形贴法，四边形贴法)上，大大减少贴片数量，从而降低成本。

本申请涉及一种基于灵巧手触觉信息的物体分类方法，所述方法包括：根据灵巧手搭载的触觉传感器夹持物体收集触觉数据，构建用于模型训练的数据集；提出了一种触觉数据预处理方法处理收集到的数据集；按比例分割数据集为训练集和测试集两部分；对于预处理后的数据，提出了一种Two‑LSTM神经网络模型(双层长短期记忆神经网络模型)，以下简称T‑LSTM。使用训练集对预先设置的T‑LSTM网络模型进行训练，得到训练时物体分类的真实类别与预测类别之间的损失和准确率；使用测试集测试训练好的T‑LSTM网络，得到测试时物体分类的真实类别与预测类别之间的损失和准确率。采用本方法能有效分类灵巧手触觉感知到的物体。