10、远程存在中电触觉与力反馈显示的集成探索

远程存在中电触觉与力反馈显示的集成探索

1. 引言

远程存在技术让我们能通过机器人系统与远程或虚拟环境中的人或物体进行交互。随着人们希望将自身的感知和交互能力延伸到远程,这项技术在全球范围内得到了广泛传播。在远程存在技术里,能向手部提供触觉反馈的触觉显示机器人系统至关重要,它能让我们触摸到远程的人或物体。缺乏触觉反馈会降低交互的真实感和互动性,因此当下对触觉显示的需求日益增长。

触觉反馈根据获取感官信息的受体可分为两类:
- 触觉(皮肤)反馈:由距离皮肤表面几毫米深处的机械感受器获取。
- 力(或运动觉)反馈:由肌肉、肌腱和关节中的本体感受器获取。

基于人类的感知特性,同时提供这两种触觉反馈是很合适的。特别是对于灵巧操作,空间分布的触觉反馈是必要的。空间分布的触觉反馈和力反馈分别有助于我们感知物体的位置和提高手部运动的稳定性。例如,握住一支笔时,我们可以用指尖捏住它并感受到反作用力,同时通过触觉确定笔的位置。

目前已开发出一些触觉界面,但由于触觉反馈不足,它们并不适合灵巧操作。传统界面的触觉显示仅能提供物体的象征性“接触”感觉,我们无法在指尖感受到物体。没有位置信息,操作笔等小物体是很困难的。近年来,一些能提供物体空间分布触觉的系统被提出,但这些系统体积过大,限制了手指操作物体所需的工作空间,使捏取等操作变得复杂。

为了开发适合灵巧操作的触觉显示,我们总结了用于灵巧操作的触觉反馈显示的要求:
1. 显示应提供高度逼真和直观的触摸感觉,不仅要提供接触感觉,还要提供人类能感知的空间分布触觉。
2. 显示应为紧凑的主体,不侵犯手指的工作空间。紧凑的显示在实施过程中比笨重的显示有更多优势,且有助于简化与力反馈

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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