【算法】逻辑回归在机器人中的应用

逻辑回归在机器人中的应用与Python示例

一、典型应用

• 感知与检测
  • 异常/缺陷检测：用二分类输出“合格/不合格”，如表面划痕、装配歪斜等；
  • 目标/场景粗分类：多分类识别“人/箱子/托盘”等高层语义，为抓取或避障提供先验；
  • 语义分割后处理：将像素级分割结果送入逻辑回归做区域级决策（如“可踏表面/不可踏”）。
• 控制与决策
  • 抓取成功率预测：基于接触点、姿态、形状等特征预测“可抓取/不可抓取”，提升闭环成功率；
  • 行为/技能选择：在“巡航/靠近/停靠/避障”等有限技能间做概率路由；
  • 安全联锁与告警：基于关节温度、电流、距离等多模态特征输出“停机/告警”概率，满足低时延与可解释性要求。
• 人机交互与协同
  • 意图识别：将语音/手势/姿态嵌入降维后分类“前进/停止/跟随”等意图；
  • 对话状态跟踪：二分类“需要帮助/无需帮助”，触发不同的引导策略。
• 部署优势
  • 轻量、可解释、易实时化：适合边缘设备与ROS节点部署，作为快速基线或与深度模型协同（蒸馏/集成）。

二、端到端示例一 视觉质检 二分类

• 场景：传送带上工件图像二分类“合格/不合格”。
• 思路