60、集成传感器的柔性指尖设计与性能研究

集成传感器的柔性指尖设计与性能研究

1. 引言

在机器人灵巧手的设计中,存在几个关键问题亟待解决:
- 指尖需嵌入传感器,以感知接触力等信息。
- 要确保接触力数据稳定且灵敏地输出。
- 在连续的手部操作过程中,控制器需计算多个手指间接触点的位置、接触力的允许范围,并保证力的闭合。

受人类手指柔软性的启发,圆形或半球形指尖常用于灵巧机器人手的设计。这种设计能使接触力指向手指表面任何接触点的圆心,但传统力传感器的单轴力方向给精确感知力带来了挑战。为解决这一问题,提出了一种新的指尖设计,即采用中心空心的半球形,使手指更接近人类手部的柔软度。

常见嵌入指尖的传感器有压阻式、压电式、电容式、视觉式和多模态传感器等。然而,部分传感器在实现一致的数据输出方面存在困难:
|传感器类型|存在问题|
| ---- | ---- |
|压阻式和电容式|难以校准,数据可能不一致|
|压电式|仅在接触和脱离瞬间提供输出信号,不利于连续力传感|
|电容式|易受干扰因素影响,受接触物体材料影响大|
|视觉式|图像处理耗时|
|多模态传感器|结构复杂,制造困难,价格高|

2. 柔性指尖的开发
2.1 集成传感器的柔性指尖结构

灵巧人形机器人手的尺寸与人类手极为相似,但手指间空间狭窄,安装力传感器颇具挑战。为此,设计了一种柔软的空心气囊结构用于指尖。这种创新设计可通过气囊受压产生的气压变化反映接触力的变化。

为能在手指表面的任何法线方向精确感知力,将柔性手指与物体的接触部分设计成半球形。内腔半径为 5.5 毫米,外腔半径为 1

基于柔性传感器的智能手套设计方案、方法及相关技术包含多个方面: ### 设计方案 - **功能导向方案**:依据智能手套的具体应用场景确定功能,如用于手势识别的智能手套,需在手指关节等部位布置多个柔性弯曲传感器,实时监测手指弯曲角度变化以识别不同手势;若用于触觉感知,要在手套掌心和指尖等部位分布压传感器,感知接触物体的压大小和分布。 - **结构设计方案**:手套结构设计要考虑人体工程学,保证佩戴舒适且不影响手部正常活动。一般采用分层结构,底层为贴合手部的柔性衬底,用于固定传感器;中间层布置传感器和连接线路;外层为保护套,防止传感器和线路受损。例如,采用弹性织物作为衬底和保护套材料,可增强手套的柔韧性和舒适性。 ### 设计方法 - **模块化设计方法**:将智能手套的各个功能模块分开设计,如传感器模块、数据处理模块、通信模块等。每个模块独立开发和测试,最后集成到一起。这种方法便于设计和维护,也方便根据不同需求进行模块替换和升级。 - **模拟优化方法**:利用计算机模拟软件对智能手套的性能进行模拟分析。例如,使用有限元分析软件模拟传感器在不同弯曲和压情况下的响应,优化传感器的布局和参数;通过运动仿真软件模拟手套在手部运动时的性能,确保手套的结构设计合理。 ### 相关技术 - **柔性传感器技术**:这是智能手套的核心技术,常见的柔性传感器有压阻式、电容式、压电式等。压阻式传感器利用材料电阻随压或应变变化的特性来检测物理量;电容式传感器通过检测电容值的变化来感知或位移;压电式传感器则基于压电效应将压转换为电信号。 - **数据处理分析技术**:智能手套采集到的传感器数据需要进行处理和分析,以实现手势识别、触觉感知等功能。常用的技术包括机器学习算法,如支持向量机、神经网络等。通过对大量传感器数据的训练和学习,这些算法可以准确识别不同的手势和触觉信息。 - **无线通信技术**:为了实现智能手套外部设备(如手机、电脑等)的通信,需要采用无线通信技术,如蓝牙、Wi-Fi等。蓝牙技术具有低功耗、短距离通信的特点,适合智能手套移动设备的连接;Wi-Fi技术则具有高速数据传输和长距离通信的优势,可用于智能手套智能家居系统等的连接。 ```python # 以下是一个简单的模拟智能手套手势识别的代码示例 import numpy as np from sklearn.svm import SVC # 模拟传感器数据 gesture_data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]) gesture_labels = np.array([0, 1, 0, 1]) # 创建支持向量机分类器 clf = SVC() # 训练分类器 clf.fit(gesture_data, gesture_labels) # 模拟新的传感器数据进行预测 new_gesture = np.array([[5, 6, 7, 8, 9]]) predicted_gesture = clf.predict(new_gesture) print("Predicted gesture:", predicted_gesture) ```
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