18、优化算法以平衡精度与计算成本：物体分类与心率检测研究

优化算法以平衡精度与计算成本：物体分类与心率检测研究

物体分类实验：不同算法的性能评估

在物体分类的研究中，我们采用了四种算法，分别是 H - ELM、R - ELM、R - FC 和 K - SVM，来对五种日常物体进行分类。为了评估这些算法的性能，我们构建了一个触觉传感系统，并在 Baxter 机械臂的抓手上进行了实验。
- 系统设置 ：触觉传感系统由 P(VDF - TrFE)压电传感贴片和 IE 组成。传感贴片具有高灵敏度，频率带宽为 0.5 Hz - 1 kHz，包含 8 个均匀分布的压电传感器，形成 2.1×1.1 cm² 的矩形传感区域。在实验前，贴片会用特殊导电胶带屏蔽噪声，并在底部和顶部分别添加基板和薄保护层。IE 包含 ARM - cortex M0 微控制器，以 2KSamples/sec 的频率对 32 个通道的信号进行采样，并通过 USB 连接将过滤后的触觉数据传输到主机 PC。数据收集过程由 LabVIEW GUI 控制，用于读取、可视化和保存来自 8 个传感器的触觉数据。
- 实验对象 ：我们选择了五种不同的日常物体，它们具有平坦、圆形和弯曲三种类型的表面，且具有良好的抗冲击性和足够的大小，以便在抓取时与多个传感器接触。
- 数据收集 ：每种物体被抓取 400 次，在不同位置进行。实验前确定每个物体的抓取闭合位置，设置抓取速度为 5 cm/s，抓取力为 0.03×Fmax（Fmax = 35 N）。抓取过程中，机械臂以恒定速度和力闭合到预定位置，保持 1.2 s 后打开 2 s。IE 以 2 KSps 的高采样频率同时采集所有传感器的触觉数据，并传