机器人指端应变式触觉传感器

叙述了机器人指端应变式触觉传感器的原理、分类和发展,介绍几种典型的机器人指端应变式触觉传感器,同时提出一种新型的机器人指端应变式触觉传感器,并对其工作原理进行详细说明．在传感器结构设计中采用合理结构,使被抓物体的横截面尺寸不受弹性薄板薄板尺寸限制;当超过测量范围时,保证金属薄板不受破坏,同时实现了柔顺抓握．     

利用触觉传感器实现滑觉的机器人抓握控制系统的研究

本文提出一种利用阵列式触觉传感器实现滑觉检测的方法.在此基础上,设计了机器人抓握控制系统,仿真结果表明,此方案是可行的.     

具有触觉和滑觉的传感器及其信号处理电路

该设计完成安装于人体假肢的触滑觉传感器，完成触觉、滑觉信号的采集、转换和感觉信息输出。传感器采用PVDF作为敏感材料。信号调理电路完成信号的放大、滤波。信号采集、处理电路完成触、滑觉信号的分离，阈值判断以及触觉、滑觉的感觉输出（开关信号）。传感器的引线以及为传感器设计的信号处理电路被放置在假肢肢体内，不影响假手的正常动作。     

电流变流体触觉传感器及触觉信号检测

针对机器人柔顺抓握与稳定操作,给出了一种新型柔顺触觉传感器,这种触觉传感器能够在较小的接触力下产生较大的变形,从而顺从物体的形状,获取较多的接触信息,并能有效地改善指面的性能,降低接触感知时接触力对物体和传感器造成的破坏和其它不良影响,根据微小电容测量存在的问题,给出电容式触觉阵列的测试原理和方法,实现了触觉单元微小电容的测量,建立了触觉信号采集与处理的硬件及软件系统。     

基于PVDF压电薄膜传感器的触滑觉检测研究

在跌落测试系统机械手提升试品以及自动调整试品跌落角的过程中,可能发生试品滑动甚至脱落现象,为保证安全稳定夹持,可通过检测试品与机械手之间的滑动,采用机械手夹持力反馈控制系统,实时补偿夹紧力。为实时检测滑动情况,选用增加橡胶表皮的聚偏二氟乙烯(PVDF)压电薄膜传感器做为触滑觉检测的敏感单元,设计调理电路对传感器输出的电荷信号进行转换和放大,使其变为可分辨、可用阈值法进行判断的触觉信号和滑觉信号。实验结果表明,粘贴橡胶表皮的传感器可以用来检测滑觉;经过调理电路输出后的信号可明显分辨触觉和滑觉。     

新型机器人指端应变式触觉传感器研究

讨论了应变式传感器的原理和分类。针对测量处于重力场中的等截面均质杆件的长度和质量,设计了一种新型的机器人指端应变式触觉传感器,详细说明了该传感器的测量原理。同时,进行自由体平衡的分析,确定解决这个问题的物理量。在弹性薄板的边界条件为一对边固定支撑,另一对边简单支撑的情况下,给出了弹性薄板的理论解公式,最后进行了抓握实验研究,抓握实验结果说明这种传感器性可靠,测量精度高。     

空间机械臂柔性关节控制器的设计

为了解决柔性关节的控制问题,建立了柔性关节模型,利用关节力矩传感器信息、电机位置传感器以及其微分信息,设计了四阶状态反馈控制器,实现关节的柔性控制.利用模糊推理机制实现反馈控制器参数的自动调整,实现关节的位置控制、力控制和阻抗控制.设计的控制器已在HIT-DLR实验室设计的空间机械臂中得到了具体应用,实验结果证实该控制器的具有较强的鲁棒性和实用性.     

基于内嵌型光学弯曲传感器的软体手感知

软体仿人手的感知能力是实现友好交互和灵巧操作的重要条件.柔性的光学弯曲传感器由发光二极管(light emitting diode,LED)、光导纤维和光敏传感器组成,易嵌于软体手指内.经粗糙化的光导纤维可产生光线溢出,通过测量光能损耗量可获得软体手指的弯曲度;利用归一化标定软体手指初始(伸直)和最大弯曲状态的采样电压值,对归一化后的电压值进行均匀、非均匀和滞环分段,并融合5指弯曲信息实现连续运动检测、动作姿态和物体大小识别.实验结果表明,光学弯曲传感器可检测连续正弦运动状态;正确识别多种手势和抓握姿态;也可识别物体大小,结合滞环分段方法,解决单点分类切换存在振荡不足的问题,提高识别率.这种光学式柔性弯曲传感器具有电磁免疫、易于内嵌的优势,在软体手和软体执行器中具有重要应用价值.     

基于球曲面极板的电容式触觉传感器研究

为提升电子皮肤的触觉感知灵敏度,提出一种基于球曲面极板的电容式柔性触觉传感器。介绍了电容式柔性触觉传感器的结构特点与制备流程,并结合理论计算与ANSYS有限元仿真阐述其触觉感知机理,空间立体排布的球曲面感应极板和差分式结构特点可协同提升电容式柔性触觉传感器感知灵敏度。基于高性能电容数字转换器AD7147-1和STM32微处理器搭建容性触觉信号采集与处理系统,完成了电容式触觉传感器特性测试及应用研究。实验结果表明,该传感器可实现法向力与切向力的高灵敏检测和稳定性,动态响应时间约为70 ms,进一步论证了其用作电子皮肤的可行性。     

液压机械手软抓取技术的研究

机械手常要进行抓取作业 ,为了能把物体抓住而不因夹持力过大而对物体造成伤害 ,设计了一种具有压觉和滑觉功能的机器人触觉传感器 ,对机械手抓取物体时遇到的问题及相应的施力策略进行研究 ,设计了一种比例因子可调整的模糊控制器 ,并进行了实验研究 .实验证明 ,使用机器人触觉传感器和模糊控制策略机械手能够进行软抓取作业     

基于机电一体化的机器人灵巧手手指的研制

运用机电一体化设计思想,设计了新一代灵巧手手指,具有3个自由度,由3个体积小、出力大的无刷直流电机驱动,机械传动系统采用刚性的减速器、齿轮及连杆传动,使手指具有很好的刚度.该手指具有丰富的感觉功能,包括位置感觉、力/力矩感觉以及温度感觉等.该手指集机械本体、驱动、传感器及电路为一体,最大限度地实现了灵巧手手指的集成化、模块化.     

Design of a novel finger of DLR/HIT dextrous robot hand based on mechatronic integration

With the idea of mechatronic integration,a novel finger of the dextrous robot hand has been designed. The finger with nice envelop has four joints with three DOFs driven by three brushless DC motors with smaller size and more torque. The use of rigid gear head,bevel gears and linkage in the transmission system makes the finger more rigid. Abundant sensors such as joint angle sensors,joint torque sensors and temperature sensors are located in the finger. Integration and modularization are achieved at most by high integration of finger body,driving system,sensors and electronics.     

一种新颖的手部运动跟踪系统

目前已有的手部运动跟踪系统大多在一定程度上限制了人体运动自由.基于此,提出一种无线、可穿戴、无障碍的腕关节、指关节运动跟踪系统.在人体每个手指甲上粘贴一轻小永磁体,用以产生标示腕关节、指关节运动的信号;若干磁传感器置于手腕处的电子腕带上,作为标示信号(磁信号)检测器.当腕关节、指关节运动时,永磁体在各传感器所在位置处的合成磁场发生变化,传感器对该磁场信号进行测量,所检测到的磁场信号送入手部姿势估计器,估计器基于系统数学模型计算手部姿势,从而实现对手部运动的跟踪.     

用于临场感系统的机器人电触觉反馈手套

阐述了应用于临场感灵巧机器人的新型电触觉反馈手套的设计 ,讨论了手指的灵敏度和电刺激脉冲的关系 ,电刺激脉冲的频率、占空比和幅值决定手指的灵敏度 ,分析了电极的材料、尺寸、放置位置和形状对手指灵敏度的影响 .设计了一套触觉临场感系统进行实验 ,实验表明戴有电触觉反馈手套可以控制灵巧机器人手并能识别和分类 3种物体     

基于压电薄膜传感器的机器人触觉识别系统

为了使机器人通过触觉感知外部环境信息,弥补视听交互信息缺失的不足,根据聚偏氟乙烯（PVDF）材料的压电效应设计开发基于触觉传感器和卷积神经网络的机器人触觉识别系统,能够根据所采集的触觉信号识别出材质类型. 提出基于渐进式级联卷积神经网络的触觉识别算法. 该算法基于卷积神经网络提取机器人传感器的信号特征,包括经过短时傅里叶变换的触觉数据频谱图和信号表征周期内的时域特征. 为了解决特定材质识别混淆的问题,利用K-Medoids聚类算法和动态时间规整（DTW）距离度量算法将分类过程区分为粗、细2个层次,构建渐进式分类模型. 实验表明,设计的触觉传感器对物体材质的平均识别正确率约为97%,机器人能够成功识别触摸到的真实材质,为下一步的探索交互任务奠定基础.     

人机交互中基于可穿戴式计算的手势和活动辨识

人与机器人交互是机器人技术领域、尤其是生活辅助机器人领域的重要课题。本文以辅助老年人、病人和残疾人为应用背景,提出了"智能辅助生活系统"(SAILSystem),并解决了该系统中人的手势识别和日常动作识别两个重要问题。对于手势识别问题,本文采用一个惯性传感器来采集被试验人手指部位活动的信号,运用人工神经网络进行手势捕捉,并应用一个分层隐马尔可夫模型结合前后手势的关联信息,来提高手势识别的准确率。对于动作识别问题,数据来源于位于被试验人一侧的脚面和腰部的两个惯性传感器,并采用多传感器融合方法识别各种日常动作。在对两个传感器的数据进行融合的粗分类之后,细分类应用了隐马尔可夫模型和启发式方法来进一步识别各个动作类型。该穿戴式传感器系统经过实验测试,结果证明了本识别算法的有效性和精确性。     

机器人触觉传感器柔性动态系统模型的建立

本文就仿生型多功能触觉传感器——人工皮肤(Artificial skin)从理论上进行了深入的研究,进一步揭示了用 PVF_2作敏感材料模拟“人工皮肤”的可行性.介绍了这种人工皮肤进行模式识别的方法,建立了压觉感受器的数学模型,并提出一种能感受冷、热变化及对象物的硬度、光滑度的方案,并论证了方案的可行性.此外,就这一柔性系统的结构,在总结分析以前文献的基础上,提出了新的假设.     

带有指令滤波的板球系统反步滑模控制的研究

为解决滑模控制中出现的抖振现象影响板球系统轨迹跟踪控制性能的问题,提出了一种结合指令滤波的板球系统反步滑模控制方法。首先建立板球系统数学模型,根据系统误差方程设计总滑模控制规律。然后组建带有指令滤波的复合系统,设计误差反步控制器。最后利用Lyapunov理论证明了整个闭环系统的全局渐进稳定性。仿真结果表明,该方法有效的抑制抖振现象,进一步加强了抗干扰能力。