79、触觉传感系统信号预处理的嵌入式实现

触觉传感系统信号预处理的嵌入式实现

1 引言

触觉传感在人类感知中扮演着重要角色，它能向大脑传递接触物体的诸多信息，如表面特性、粗糙度、形状、抓握稳定性和滑动检测等。在机器人领域，为实现类人运动，如操作和探索任务，需要能够提取高带宽触觉信息的触觉传感系统。

然而，过去二十年来，触觉传感系统在实际应用中的使用受到限制，主要是因为多通道传感系统（包括传感器和信号调理电路）的性能存在局限。大量触觉传感器的信号可能存在噪声和无关信息，因此需要在硬件和软件层面开发高效的传感系统。

在软件层面，通用统计算法和机器学习技术被用于提取触觉信息。例如，快速傅里叶变换（FFT）和离散小波变换（DWT）常用于传感器信号的预处理和简化，但这两种技术会带来较高的计算负载，导致传感系统具有高延迟。此外，还有许多统计和学习算法用于对触摸物体的多种属性进行分类和识别。

在执行这些算法之前，需要进行信号预处理，如使用合适的滤波器去除信号干扰。但将这些方法（滤波器）与处理算法（触摸模式分类算法）集成到嵌入式触觉传感系统中，会在计算成本、响应准确性和时间延迟等方面对系统性能提出挑战。因此，评估这些处理方法在嵌入式传感系统硬件上的性能非常必要。

本文提出了一种用于多通道触觉传感系统的轻量级预处理滤波方法的实现，采用了两种非递归数字滤波器：有限脉冲响应（FIR）和指数移动平均滤波器（EMAF）。这两种滤波器具有线性相位特性，比其他滤波器更稳定，能保留原始信号的形状。通过实验测试评估了它们在接口电子设备（IE）上的性能。

2 方法

2.1 触觉传感系统架构

触觉传感系统通常包括传感阵列、用于数据采集的IE和用于触觉数