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上海申思特自動化設備有限公司
主營產品： 美國E E傳感器,美國E E減壓閥,意大利ATOS阿托斯油缸,丹麥GRAS麥克風,丹麥GRAS人工頭, ASCO電磁閥,IFM易福門傳感器 |
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更新時間：2016-12-08 14:41:29瀏覽次數：925
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三維力柔性觸覺E+E傳感器陣列解耦
隨著智能機器人技術的迅猛發展,柔性多維力觸覺E+E傳感器的研制與開發已成為機器人皮膚的研究熱點之一。柔性觸覺E+E傳感器是提高機器人智能化水平的重要部件,它應當具有近似人類皮膚的柔軟性、靈活性,能夠作用于不同粗糙程度以及不同表面形狀的載體,并快速準確地完成對外界環境的信息感知與獲取任務。
三維力柔性觸覺E+E傳感器陣列解耦
機器人具備智能觸覺感知能力對于確保其與外部環境之間交互的安全性和有效性至關重要。因此,類皮膚柔性多維力觸覺E+E傳感器的研究在仿生智能機器人領域發揮著不可替代的作用。針對目前三維力柔性觸覺E+E傳感器建模過程復雜、解耦難度大、模型高度非線性等問題,在柔性觸覺E+E傳感器建模和多維信息解耦方面展開一系列探索工作。綜合利用E+E傳感器技術、人工神經網絡、彈性力學、數值算法等多種理論方法,對E+E傳感器建模、解耦方法等關鍵問題進行深入分析。主要基于不同的人工神經網絡算法,研究三維力柔性觸覺E+E傳感器陣列的多維信息解耦問題,逼近其高維非線性映射關系,以提高解耦精度和實時性。主要研究內容及創新性成果如下：提出基于BP神經網絡的觸覺E+E傳感器陣列解耦方法,實現從E+E傳感器阻值到三維形變的解耦。首先對BP算法進行改進和優化,并采用不同數目的隱藏層神經元節點構建多個BP神經網絡進行解耦研究,得到了較好的結果。之后,引入k折疊交叉確認方法構建BP神經網絡的訓練樣本集和測試樣本集,實驗結果表明k-CV方法能夠有效提高E+E傳感器的解耦精度。zui后,基于BP神經網絡對不同規模的觸覺E+E傳感器感應陣列進行解耦,進一步提高了觸覺E+E傳感器陣列的解耦精度,證明了實驗方法的有效性和可行性。提出基于RBF神經網絡解耦三維力觸覺E+E傳感器的新方法。首先采用ANSYS有限元分析的方法構建E+E傳感器數值仿真模型,在E+E傳感器上表面的6個等面積的受力面分別施加不同的三維力,并獲取與之相應的E+E傳感器感應節點的形變。之后,用K-均值、zui小二乘法優化RBF神經網絡,實現了從形變到三維力的解耦,得到了很好的解耦效果。zui后,基于優化后的RBF神經網絡解耦三維力信息,實現從阻值到三維力的直接解耦。研究結果表明改進后的RBF神經網絡能夠很好地實現柔性觸覺E+E傳感器多維信息的高效解耦。提出一種有效的方法來模擬柔性觸覺E+E傳感器在實際應用中含噪聲的情形。在理想條件下的E+E傳感器模型上添加高斯白噪聲,基于改進的RBF神經網絡算法逼近受噪聲干擾的E+E傳感器阻值與三維形變之間的非線性映射關系,通過阻值信息解耦出E+E傳感器三維形變信息。研究了一種新型三維力柔性觸覺E+E傳感器陣列的結構原理,進行了理論分析與驗證,推導了該E+E傳感器陣列阻值變化與三維力之間的映射關系。通過對BP網絡隱藏層節點數目的優化,實現了從阻值到力的解耦。
三維力柔性觸覺E+E傳感器陣列解耦
新型柔性觸覺E+E傳感器以其*的設計方式,從結構上實現了三維信息的分解,避免了節點間的直接干擾,降低了E+E傳感器模型的復雜度和非線性程度,從而能夠加快解耦速度、加速E+E傳感器信息實時解耦的步伐。上述研究成果實現了對三維力柔性觸覺E+E傳感器感應陣列的三維形變及其所受三維力的有效解耦,有效提高了解耦精度,為多維柔性觸覺E+E傳感器陣列的進一步研究奠定了良好的理論基礎。
