机器人用六维腕力传感器标定研究

本文在基于获得最高标定精度的基础上，推导出标定力的选取原则；同时提出了传感器相对干扰矩阵的新概念，在此基础上，建立了一套传感器标定的实验系统，并对笔者研制的六维腕力传感器进行了标定     

六维柔性腕力传感器的设计研究

本文主要介绍了六维柔怀腕力传感器的结构检测原理，用ＲＰＹ方法建立了移动体对基座的变换矩阵，并根据ＰＳＤ检测的位置信号求解出变换矩阵。在此基础上，建立了力向量与位姿向量的关系式，通过刚度矩阵的标定获得力信息。最后介绍了腕力传感器的数据采集及处理系统。     

六维腕力传感器阶跃响应的实验建模

基于阶跃响应法的动态标定实验数据,采用系统辨识方法建立机器人六维腕力传感器 6个转换通道的动态数学模型,确定频域性能指标,全面、准确地描述传感器的动态特性．     

Matlab 在六维腕力传感器系统标定中的应用

通过VC调用Matlab函数引擎,利用Matlab的有关函数和工具箱,对六维腕力传感器进行了静态解耦分析,并对动态特性做了研究。     

机器人柔性腕力传感器及其检测系统

介绍了一种集被动柔顺和力传感器于一身的机器人柔性腕力传感器,该传感器采用非接触式的光电检测装置进行位置/姿态变换的检测,检测准确度高,不易受到干扰,通过USB接口与计算机进行数据传输,接口方便。     

机器人腕力传感器自动标定的方法

利用微型计算机控制机器人操作手及进行信号处理,求解矩阵而得到标定结果,可对机器人腕力传感器进行自动标定。文中对矩阵求解、系统构成、标定方法和步骤以及标定误差进行了分析。     

一种非径向三梁结构六维腕力传感器弹性体及其优化设计

本文介绍了一种新型非径向三梁结构的六维机器人腕力传感器弹性体及其优化设计方法.三梁结构弹性体可提高应变式腕力传感器灵敏度和标定精度,改善径向效应,有利于传感器坐标设置.运用本文介绍的复合形优化设计方法,可使弹性体应梁截面尺寸达到最小,在确保负载能力和分辨率两项主要性能指标的前提下,减小弹性体的自重.它为应变式多维力传感器的设计和研究提供了一种有效的方法.     

基于INA的机器人六维腕力传感器的解耦研究

将逆奈奎斯特方法（INA）用于多维传感器的解耦，使用该方法对一具体的六维腕力传感器解耦，并采用零极点配置法设计动态补偿器，取得了很好的效果，达到了机器人智能控制对传感器的要求，通过仿真实验证实了INA方法可以用于多维传感器的解耦。     

六维腕力传感器惯性参数的在线识别

腕力传感器的动态特性对机器人系统的动态特性、精确运动和控制有不可忽视的影响。将六维腕力传感器置于机器人系统中 ,基于腕力传感器坐标系内的微分运动 ,结合机器人运动学和动力学知识 ,研究了在线识别六维腕力传感器惯性参数的方法     

机器人腕力传感器弹性体应力分析

建立了机器人腕力传感器弹性有限元计算模型，分析传感器弹性体在种种工况下的应用分布规律，为改进传感器弹性体设计，实现弹性体的ＣＡＤ进行前期的准备。     

一种新结构的智能化六维腕力传感器

本文首先提出了一种新结构的水下机械手用六维腕力传感器；然后为其设计了信号放大、滤波和凋零电路；最后，设计了以内置CAN总线控制器的80C592单片机为核心的传感器信号解耦和通讯单元，使该传感器成为一个独立的智能化单元。     

机器人腕力传感器动态响应的实时补偿

为了提高机器人腕力传感器的动态响应速度,在对传感器进行动态标定实验的基础上,采用FLANN方法设计动态补偿器,以DSP为处理核心,研制实时动态补偿系统.实验结果表明,经过补偿腕力传感器动态响应的调整时间缩短为原来的25%以下.     

微形变腕力传感器

介绍了一种新型机器人六维腕力传感器.采用了激光干涉法测量由外力施加在弹性元件上产生的由微形变产生的微位移测量原理,使得弹性梁的设计空间更大.特别是传感器动态特性得到了提高.本文详细讨论了弹性元件的设计,包括通过有限元方法对这种弹性元件的定量计算.对于弹性元件形变的检测也是本文的讨论重点.通过激光干涉的方法,传感器的灵敏度得到提高,同时,本文还详细讨论了六维力分别施加于弹性元件时对激光干涉的作用.     

机器人力微分传感器的研究

在机器人力控制中,为了提高系统的稳定度和品质,需要引入力微分反馈.本文讨论了力微分信号的获取方法及途径,设计了一种基于电磁式原理的微分传感器,分析了它们在腕力传感器内的布局.这些研究对促进微分器的实用化有重要意义.     

高分子电容式湿敏器件及其信号处理系统

介绍一种性能稳定、灵敏度高、体积小、基本不受温度影响的高分子电容式湿敏器件及其信号处理,依据此方案可制备精度为±3%RH的直读式相对湿度数字显示仪表,可用于湿敏控制或界限警装置.     

清洗机器人倾角传感器信号处理研究

针对目前清洗机器人倾角传感器测量精度低、控制算法复杂等缺陷,提出了一种新的倾角传感器信号处理方法,通过Savitzky-Golay平滑滤波技术对传感器采集数据进行滤波预处理,建立了以温度、滤波后准确的传感器数字信号为输入变量的BP神经网络模型,将倾角传感器的测量精度提高到0.91％,实现了对机器人倾角传感器信号的高精度处理.研究结果表明,该方法能有效提高倾角传感器的测量精度,可为清洗机器人准确完成清洗作业提供技术借鉴.     

基于腕力传感器的机器人操作臂惯性参数辨识方法

针对工业机器人结构设计及动力控制中,在比现有方法少用了基座力传感器的基础上,充分挖掘了腕力传感器的信息,利用机械臂运动学及动力学递推关系,由Newton-Euler方程导出了各连杆惯性参数逆向的辨识模型．以一个算例说明了方法的运用,为机器人操作臂动力学建模提供了理论基础．     

基于信息融合的阵列式触觉传感器信号处理方法研究

针对阵列式触觉传感器不同触觉组单元获得的物体表面轮廓估计，设计了中心式数据融合结构，全局融合算法采用Baycs估计，有效地降低了单一触觉组单元不确定性系统误差的影响，提高了物体表面轮廓数据测量和图像重构的精度，对触觉传感系统整体性能的提高有重要意义。     

压／滑觉传感器及其信号检测

ＦＰＳＲ＾ＴＭ系列传感器元是美国Ｉｎｔｅｒｌｉｎｋ公司最新工艺制造的，对采用它所研制开发的压滑觉传感器进行了介绍，并阐述了其信号的检测方法。