13、软机器人相关技术及平面旋转提取方法解析

软机器人相关技术及平面旋转提取方法解析

1. 软机器人光学曲率传感器

在实际应用中,当无法保证恒定曲率时,传感器的性能也备受关注。为评估传感器在非恒定曲率下的性能,将角度 $\alpha_1$ 和 $\alpha_2$ 以不同的周期时间进行变化,$\alpha_1$ 的周期时间 $T_1 = 7.1$ s,$\alpha_2$ 的周期时间 $T_2 = 97.7$ s,且两个角度都在 $0^{\circ}$ 到 $30^{\circ}$ 之间变化,总测量时间为 30 分钟。由于无法根据测量电流 $i_{pt}$ 确定两个角度,因此接下来考虑两个角度的总和。

通过对不同角度组合的相对光电晶体管电流进行多项式回归(使用 5 次多项式),将光电晶体管电流映射到总角度 $\alpha$。训练集中包含所有曲率近乎恒定($|\alpha_1 - \alpha_2| \leq 1^{\circ}$)的测量点。结果表明,该多项式在非恒定曲率的广泛点范围内也是一个很好的近似。误差图显示,对于角度差高达 $\pm 10^{\circ}$ 的情况,总角度 $\alpha$ 的误差大多低于 $2^{\circ}$,这对于大多数软机器人应用来说是足够的。只有当角度差超过 $20^{\circ}$ 时,才会出现超过 $10^{\circ}$ 的大误差。因此,只要角度差不是太大,该传感器也适用于非恒定曲率应用中确定总角度。

在应用于简单软机器人段时,开发了一个由伺服通过肌腱驱动的软机器人段,该肌腱允许以恒定曲率弯曲。对于大多数实际应用,应选择 3 到 15 根塑料光纤(POF)。POF 数量过少会增加软机器人的刚性,可能导致更高的最小弯曲半径;数量过多会增加传感器沿线的光损耗。传感器应安装在软机器人的中性轴附

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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