柔性传感器——多源信息融合
背景介绍
机器人在智能制造、医疗康复以及国防等场合具有广泛的应用,主要包含结构、传感以及控制三方面内容;出于兴趣爱好,前期在结构和控制做了一些初步的工作,主要包含:调研了柔性机械爪控制方案;学习了永磁同步电机系统控制方法(初步)和伺服电机控制方案;调试了编码器;并且后续针对实际需求,设计完善了并联机器人、机械爪等三维结构;然而如何使机器人能够更灵敏的感受外界环境变化,一直是待解决的问题;
近来,在Science robotics看到一篇较为不错的文献,特此分享一波~(Heterogeneous sensing in a multifunctional soft sensor for human-robot interfaces,science robotics)
传感器基本原理
图a表述为传感器具体结构,主要包含:1、光学原理:通过光电二极管接收光强的变化确定外界激励,对拉伸、弯曲以及扭转多种变形模式敏感;2、微流体:通过测量电阻的变化,确定外界激励的形式,对拉伸和按压变形模式敏感;3、导电布:只对拉伸敏感;图b-d表述传感器实物图;图e表述三种传感器的测量原理;图f表述不同激励作用下多种传感器的相应规律;
上图表述信号处理过程:通过人工神经网络对信号进行学习,对外界激励模式进行解算,很幸运的是,硕士期间采用同样的方法解决微动疲劳寿命预测问题,具体见推文:基于神经网络的微动疲劳寿命预测;
附1、非常欣赏本论文的表达形式:把传感器与具体的应用场景糅合起来,通过视频的方式,让大众能够直观了解到该传感器的价值~
附2、认同多源信息融合是传感器发展的方向:将多种单功能传感器组合成一个网络,后续通过算法(分类算法、神经网络)解调,确定外界激励大小~
柔性传感器
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