基于卷积神经网络的软硬触觉感知方法研究

智能机器手的应用已经遍布医疗、军工、农业及装配行业等领域.软硬作为物体的重要物理属性之一,对机器手的抓取控制物体有重大影响.在深度学习框架下,基于卷积神经网络提出了用于触觉感知的软硬物体的识别方法.使用薄膜压力传感器采集手指按压软硬物体的数据,建立训练和测试数据集,在Caffe中训练网络,以模拟触觉识别软硬物体.实验结果显示:对软硬物体的识别准确率达94.52%,表明,卷积神经网络对于识别软硬物体有比较好的分类效果.     

数字标签

固定及便携式标签与收据打印解决方案将不再局限于肉眼可见的条形码和现成的特征识别。在未来,为了识别一件物体或者一个人,可以给他“打印”上一个临时或长期的“标签”,然后在有效期结束后消除这一标签。     

日本研制具有人工触觉的机器人

日本通产省工业技术院试制与人类触觉相似的触觉、抚模性能的触觉传感器取得成就.装有LS的人工触觉,对核能、宇宙、深海、灾害地区等难以进入的地带以及无法用视力探测的地方,将发挥作用. 1)先从用料入手,实验表明“感压导电橡胶”具有人类皮肤的柔软性.是制造“人工触觉最适材料”.将其放在金属电极板上,通以弱电压时,电阻发生变化接触橡胶的物体压力变成强力分布状态,由此而知物体的形状重量以及手压物体的轻重等信息.     

基于接触有限元模型的虚拟手指力建模研究

触觉反馈是虚拟现实应用中使人获得沉浸感的重要方式。随 显示技术的日趋成熟,触觉和力反馈的研究的焦点之一,如何度量虚拟手在接触物体时反馈的力的大小 是力反馈中的首要一步,对此,该文在研究了力反馈类型的基础上,给和指与虚拟物体间的接触数学模型,提出了基于接触有限元的接触数学模型,并有杉ＡＮＳＹＳ对霏 均匀有理Ｂ样条的手指表面和虚拟按钮间的接触变形和力分布情况进行了计算,得出了力反馈所需要的接触力大小。     

开放环境下未知材质的识别技术

针对开放环境下未知物体材质识别的问题,本文提出一种利用欧氏距离区分未知类别和已知类别的物体材质识别方法框架,在该框架下利用支持向量机对物体材质进行识别,分类效果显著。该方法利用距离度量中的欧氏距离与阈值进行比较,距离的均值小于阈值的物体判定为已知类别物体材质,并进行分类;距离大于阈值的物体判定为未知类别物体材质,并利用支持向量机算法进行重新学习识别。本文在慕尼黑工业大学的触觉数据集中的声音数据上进行实验,对比了5种距离度量方法,选择了欧氏距离;与开集稀疏表示分类方法对比,显示出本文提出的方法在声音数据集上具有一定的优势;通过实验选出了合理的阈值,并最终实现了开放环境下识别所有物体材质。实验验证了该框架可以很好地解决开放环境下触觉感知信息的物体材质识别问题。     

图象、文字、声音和物体的识别装置

识别问题,特别是那些要依靠人的听觉、视觉、触觉才能识别的文字,图形、物体(的性状和大小)、人的声音等对象的识别问题,无疑是极为吸引人的课题。二十年前,英美等国就已制造出一些磁性的或光学的读识器,前者能够识别具有特定形体的用磁墨印出的阿拉伯数字和符号,并被用于读出印在银行支票底边的信息,包括账号、交易号码和款项,也被用来处理公司账单存根,杂志货单等,这类装置只能配合特殊的高质量的磁墨印刷器使用;后者则是采用一个可以由阴极射线管在萤光屏上所产生的或者由光学系统产生的光亮正点对文件上的字符加以扫描     

识别水下物体材质的触觉传感器的研制

提出了一种用于识别水下物体材质的触觉传感器，介绍了该传感器的原理，结构和识别水下物体的方法，用研制出的水下触觉传感器系统对十种物体（铜，覆铜板，油石，大理石，陶瓷，玻璃，皮革，胶木，塑料和泡沫塑料）作了七百余次识别实验，结果表明，识别率≥９２％，识别时间≤５ｓ）。     

一种虚拟环境温度触觉再现仿真系统设计

分析了温度触觉感知特性,提出了手指和物体接触时各自表面的温度变化过程,结合单热源温度触觉再现装置设计了一种基于三维力反馈手控器的虚拟环境温度触觉再现仿真系统。手控器可控制虚拟手的动作,对虚拟物体进行温度和力的感知。仿真系统中能再现手指与不同热属性物体接触时的温度变化和力变化,且视觉效果逼真,体现了温度触觉再现的实时性和有效性。     

欧盟着力机器人手触觉传感技术研究

正由英国伯明翰大学科技人员领导的欧洲多学科NANOBIOTOUCH研发团队,正在开展机器人手触觉传感技术的神经与心理物理学基础研究,旨在通过从单个神经元提供实验数据的机器人学习算法到机器人手触摸物体表面的触觉反应,实现机器人手触觉传感技术的突破及机器人手指尖触觉的自我学习认知技能。     

温度触觉传感器的材质识别仿真研究

采用温度触觉传感器对材质进行识别研究,介绍了一种基于热传导原理的材质识别方法,利用ANSYS软件对温度触觉传感器在不同温度差、不同基板材料和不同被测物体材料不同情形下的热传导进行了仿真实验。仿真结果表明:温度触觉传感器可用于识别吸热系数偏低的材料,接触温度可作为材质识别的一个重要判据。     

机器人用触觉传感器的研究

智能机器人通过视觉、触觉来识别周围的环境,工作对象和检测工作完成的情况。由于触觉装置控制简单,可直接检测物体的形状、光滑度、硬度等,因此触觉传感器是智能机器人的一个重要组成部分。 本文介绍三种国外的触觉传感器结构及其线路,在此基础上又探讨了光电触觉传感器以便为研制机器人的陈列触觉传感器奠定基础。     

一种基于触觉信息的脉冲图注意力残差卷积物体检测算法

触觉传感器(柔性电子皮肤)在机器人进行人机交互和工具操作时发挥着重要作用,如何有效利用触觉信息进行物体检测是当前研究的主要瓶颈.鉴于此,提出一种脉冲图残差卷积神经网络SNN-Atten-ResGCN的物体检测算法.首先使用图残差网络ResGCN模型训练触觉时间序列的表征信息,通过引入深度学习模型中的注意力机制拟合触觉数据图形结构的局部特征;然后对重构的触觉图形输入由3个LIF神经元和2个FC全连接层组成的SNN脉冲神经网络训练得到特征向量;最后投票层Vote解码网络特征并检测物体类别.在EvTouch-Objects和EvTouch-Containers两个家庭常见物体触觉数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提出方法在保证模型迭代效率的同时,对各种不同的家庭工具对象和容器对象的检测准确率、精度、召回率和$F_1$-score均有提升.     

系统开发者:预见、知识和力量

<正> 一引言在八十年代,已经形成的系统开发方法学的内聚力和价值受到了挑战,人们对它们的假设是否完备,对方法是否有效提出了疑问。这种转变的特征表现在人们更加重视引进信息技术和系统的组织中环境的重要性。大家注意的焦点是系统用户的特征、角色和作用,相对忽视系统开发者的基本理论和实践。开发者大多被看成是“隐藏着的手”或者“黑盒子”,装     

基于PVDF的三维力机器人触觉传感器的设计

当机器手抓取时物体受力信息检测是抓取过程顺利进行的基础,检测三维方向上的力便可充分反映物体的受力信息。当前用于抓取过程中三维力检测的触觉传感器还存在着一些不足,基于此,论文拟设计一种基于PVDF的三维力机器人触觉传感器。论文展示了传感器的结构设计,建立了压电薄膜及传感头结构的数学模型,设计了调理电路并对传感器进行测试和验证,结果表明该传感器能有效检测机器手抓取过程中的三维力信息。     

“工业自动化仪表造型设计”讲座：第十八讲 人机工程设计（二）

一、手—指系统的力在操作过程中,手和指的用力最多,人的手和指是胜过其它高灵类动物的。人的触觉是人的动作的预备情报,而手和指是最敏感的触摸器。现代开关有触摸式的,几乎不要施加多大力就可启动。手的动作非常灵活,做工常用的动作有握、扭、推、拉等。在自动化仪表的操作和维修中,常见的手的动作有旋转、拉拔、拧转、打键、握捏、夹持、擦拭、刻划、书写等。在设计操纵件和需手做工的工具、机件,都必须适合手的形状、结构、各部位的尺寸     

振动触觉纹理再现技术研究综述

纹理力触觉再现是通过特定的硬件装置模拟产生与物体纹理表面接触时的触感，使用户能感受到物体的粗糙度、软硬度等纹理特征信息。振动刺激作为再现物体触觉信息的一种刺激方式，在纹理触觉再现中被广泛运用，产生了不同的振动触觉表达装置和纹理触觉表达方法。从纹理触觉认知的角度，阐述了人对振动刺激的触觉感知生理学基础；介绍了纹理触觉再现的原理和方法；从振动与纹理特征的映射方法以及振动刺激方式两个方面分析了目前振动触觉纹理再现技术的发展现状；最后对相关研究的发展进行了总结展望。     

弯扭耦合型软体机器人智能感知抓取性能研究

触觉感知功能对于生物或机器人进行目标物体的智能感知与抓取具有重要意义。首先，研究设计了一种新型弯扭耦合型软体机器人，并将压力传感器和弯曲传感器嵌入设计在软体机器人底层；其次，组合设计了能够感知抓取目标物体信息的二指软体夹爪；第三，搭建了二指软体夹爪抓取性能实验测试平台，系统分析了二指软体夹爪在抓取不同目标物体时的指尖触觉信息；最后，对生活中常见的12种物体进行了抓取性能测试，获得了不同压力下的压力序列信号并建立了抓取数据集，还采用多种机器学习算法对触觉数据集进行分类研究。结果表明：设计方案能够成功识别出目标物体的真实情况，其中随机森林分类算法具有最优的分类效果，准确率达到了93.33%。该研究有望为智能软体机器人的设计和智能抓取提供一定的理论和技术支持。     

触觉手势情感识别的超限学习方法

为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别。对CoST（corpus of social touch）数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预处理,提出一些关于触觉情感识别的特征。利用极限学习机分类器探究不同手势下的情感识别,对14种手势下的3种情感（温柔、正常、暴躁）进行识别,准确度较高,且识别速度快识别时间短。结果表明,手势的不同会影响情感识别的准确率,其中手势“stroke”的识别效果在不同分类器下的分类精度均为最高,且有较好的分类精度,达到72.07%;极限学习机作为触觉情感识别的分类器,具有较好的分类效果,识别速度快;有的手势本身对应着某种情感,从而影响分类结果。     

美制成触觉“电子皮肤”增强人与机器人互动能力

美国麻省理工学院的研究人员日前称,他们成功研制出一种能使机器人产生触觉的“电子皮肤”。依靠这种“电子皮肤”,机器人不仅能感知到物体的地点和方位,还能获得物体的硬度等信息。     

用于物体识别的压电聚合物触觉传感器——一种正在研制中的传感器

一、压电聚合物(Polymer)考虑到视觉系统的价格高,软件、硬件很复杂,反应速度慢等情况,用具有压电效应的聚合物氟化聚乙烯(PVF_2)制成的触觉传感器来代替视觉识别物体的方法,是很有希望的。图1示出了计划中的物体识别夹抓作业领域的系统构成。它由传送带、装备着把物体向