一种可感知三维力的新型柔性触觉传感器及滑觉识别算法研究

针对智能机器人在软抓取过程中对三维力感知和滑觉识别的需求,以炭黑/石墨烯为敏感材料,硅橡胶为基体,聚酰亚胺为柔性电极,设计了可以实现三维力感知的柔性触觉传感器;同时设计了一种可以实现滑觉识别的基于小波变换-相空间重构-支持向量机(DWT-PSR-SVM)的融合算法.针对机器人软抓取的实验结果表明,该传感器能够有效地检测三维力,通过所设计融合算法能识别在机器人抓取任务中的滑动状态和非滑动状态,可以进一步应用在机器人软抓取的工作中.     

基于多感知的空间机械手爪控制研究

对融合了视觉、滑觉、角位移等多种传感器的欠驱动空间机械手爪,研究其对不同形状、质地的物体实现自适应抓取控制。通过传感器反馈控制机械手运动、抓取力,提高机械手的自主能力。在抓取模式选择中,采用基于专家系统的抓取规划,根据物体不同的形状、尺寸选择不同的抓取模式;在抓取力控制中,通过由PVDF制作的滑觉传感器反馈,采用基于滑觉信号的模糊控制方法,对不同质地的物体选择不同的控制参数。通过实验研究验证基于多感知的控制方法对各种物体可以进行可靠的抓取。     

一种低成本滑觉传感器的试验研究

滑觉检测是机器人实现软抓取的关键环节.为提供可靠的、全面的滑觉信息,提出了一种低成本的基于光电原理的小型滑觉传感器并进行了性能试验研究.该传感器主要由弹性触头和一对光电管组成,结构简单,成本低.通过把物体滑动时造成的微小震动信号转化为光电信号,既而由信号处理来实现滑觉检测.性能试验表明,该传感器不仅能够提供可靠的滑动信号,并且可以通过数据处理提供滑动程度的判定,本文通过试验建立了判定模型.     

电容式滑觉传感器设计与应用

提出了一种用于智能机器人仿生皮肤的电容式滑觉传感器,用以解决智能机器人软抓取过程中滑觉信息的感知问题.阐述了电容式滑觉传感器的结构设计、滑觉感知机理,并借助ANSYS有限元仿真软件进行滑觉感知机理验证.基于CC2530低功耗微处理器与AD7147-1型电容数字转换器构建便携式电容滑觉信息感知系统.根据差分电容式滑觉传感器的输出可实现全方向性滑觉力检测功能.实验结果表明:该电容式滑觉传感器具有结构简单、设计合理、加工制作方便、成本低且高灵敏度等优点.     

基于声电原理触滑觉传感器的研究

滑觉检测是机器人实现软抓取的关键环节,首次提出了一种低成本的基于电声原理的小型滑觉传感器并进行了性能试验研究.该传感器主要由麦克风和一个密封腔组成,结构简单,成本低.通过把物体滑动时造成的微小震动信号转化为声电信号,利用小波分析处理采集到的信号.性能试验表明,该传感器能够提供可靠的触滑动信号.     

一种声电式滑觉传感器的实现与测试

滑觉检测是机械手实现软抓取的关键环节,提出了一种简易低成本的、以声电转换器为基础的滑觉传感器,该传感器通过声电转换器拾取由接触与滑动产生的微振动信号,并将其转换成电信号。具体介绍了以声电转换器为基础实现滑觉传感器的测试分析过程,并介绍了该传感器的结构与工作原理、调理电路和信号处理。测试分析结果表明:该传感器可提供有效的接触与滑动信号,其研究与应用具有一定的可行性。     

基于多传感器信息融合的人类抓握特征学习及物体识别

基于柔性可穿戴传感器及多模态信息融合,研究人类的抓握特征学习及抓取物体识别,探索人类在抓取行为中所依赖的感知信息的使用．利用10个可拉伸传感器、14个温度传感器及78个压力传感器构建了数据手套并穿戴于人手,分别测量人类在抓取行为中手指关节的弯曲角度、抓取物体的温度及压力分布信息,并在时间及空间序列上建立了跨模态信息表征,同时使用深度卷积神经网络对此多模态信息进行融合,构建人类抓握特征学习模型,实现抓取物体的精准识别．分别针对关节角度特征、温度特征及压力信息特征进行了融合实验及有效性分析,结果表明了基于多传感器的多模态信息融合能够实现18种物品的精准识别．     

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。     

一种新型机器人三维力柔性触觉传感器的设计

基于柔性力敏导电橡胶材料,设计了一种能测量三维力的新型机器人柔性触觉传感器。研究了力敏导电橡胶材料的压阻效应,阐述了触觉传感器的设计思想,分别进行了触觉传感器单元设计和阵列结构设计和研究。获得了计算三维力的数学模型,并通过实验进行了三维力的验证。结果表明,设计的机器人三维力柔性触觉传感器具有设计简单,造价低廉,柔顺性好等优点,而且布置成阵列结构可用于医疗、体育、机器人等领域中检测三维力信息。     

机器人滑觉传感器的研究

本文介绍作者研制的机器人握力实现可控“软抓取”的简易又实用的滑觉传感器.1 工作原理、结构和安装1.1 工作原理与结构将滑动位移量转换成角位移量,得到光电脉冲信号,送入控制计算机,其结构见图1.当机械手夹持物体(5)移动时,如果物体下滑,就带动摩擦轮转动,并通过齿轮副增     

图像识别的机器手抓握滑移检测系统开发

为实现机器手抓握物体时不发生脱落,首先应检测其与被抓握物体接触面上的滑移信号.提出一种基于图像识别的机器手抓握滑移检测方法,采用中心区域匹配思想的归一化互相关算法(NCC)匹配由视觉传感器实时采集到的被抓握物体表面图像,得到被抓握物体在采集图像期间的滑移情况.实验结果表明:此系统可以准确检测被抓握物体是否发生滑移及滑移的方向和大小,具有高准确度、高灵敏度等优点.     

基于神经网络技术的机器人并发故障自动诊断方法

为了提高柔性负载抓握机器人的故障检测能力,提出基于神经网络技术的机器人并发故障自动诊断方法。运用高分辨的智能传感器信息识别技术,结合刚度和强度等机械结构特征分析,构建柔性负载抓握机器人的故障信息采集模型,采用变刚度原理,提取柔性负载抓握机器人的振荡信息特征,通过谱特征检测和动态信息融合进行柔性负载抓握机器人的故障信息的多分辨融合和特征聚类处理。通过分析故障样本信息数据参数的估计值,对信息数据进行重组,根据采样信息的差异性对故障类别进行初步判断和识别。采用BP神经网络技术,通过特征分布函数进行故障特征提取,进行机器人并发故障的优化诊断和自适应学习,提高机器人并发故障的有效检测和识别能力。仿真结果表明,采用该方法进行机器人并发故障诊断的自适应性较好,特征辨识能力较强,具有很好的故障监测和模式识别能力。     

多传感器信息融合的服务机器人导航方法

在机器人中,计算机视觉与传感器开始交融.本文设计了以人脸识别为视觉导引的主体,传感器为辅的服务机器人系统,提出了一种基于视觉的图像处理算法,采用将形态学处理与自适应阈值分割相结合直接除掉阴影,使用多传感器与视觉融合的方法来解决视觉误判的问题.在小车避障中运用单目测距的原理,跳过了传统相机的标定问题,并将该算法与迷宫机器人路径规划中的左手法则相结合运用在设计的服务机器人中.     

基于惯性传感器融合控制算法的聋哑手语识别

聋哑人如何与外界进行有效沟通一直是一个备受关注的难点问题。文中提出了一种基于惯性传感器融合控制算法的手语识别方案,旨在实现高效准确的实时手语识别。该融合控制算法采用反馈控制思想,对两种传统的姿态信息计算方法进行融合,减少了环境对传感器的影响,可以准确获取被测对象在瞬时状态下的姿态信息。该算法通过对自采的聋哑手语数据进行数据融合、数据预处理和特征提取等处理,利用支持向量机、K-近邻法和前馈神经网络分类器自适应模型集成的分类方法进行分类。结果显示,所提传感器融合控制算法有效地得出了实时姿态,该手语识别方案对30种聋哑拼音手语的识别准确率达到96.5%。所提方案将为聋哑人手语识别打下坚实的基础,并为传感器融合控制的相关研究提供参考。     

Robot teaching system based on hand-robot contact state detection and motion intention recognition

This paper presents a robot teaching system based on hand-robot contact state detection and human motion intent recognition. The system can detect the contact state of the hand-robot joint and extracts motion intention information from the human surface electromyography (sEMG) signals to control the robot's motion. First, a hand-robot contact state detection method is proposed based on the fusion of the virtual robot environment with the physical environment. With the use of a target detection algorithm, the position of the human hand in the color image of the physical environment can be identified and its pixel coordinates can be calculated. Meanwhile, the synthetic images of the virtual robot environment are combined with those of the physical robot scene to determine whether the human hand is in contact with the robot. Besides, a human motion intention recognition model based on deep learning is designed to recognize human motion intention with the input of sEMG signals. Moreover, a robot motion mode selection module is built to control the robot for single-axis motion, linear motion, or repositioning motion by combining the hand-robot contact state and human motion intention. The experimental results indicate that the proposed system can perform online robot teaching for the three motion modes.     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统

介绍了多传感器信息融合的基本原理,给出了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统结构。建立了移动机器人数学模型,运用基于扩展卡尔曼滤波的信息融合方法实现了移动机器人导航算法。通过实验验证了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统和导航算法的有效性。     

Bayesian state estimation of a flexible industrial robot

A sensor fusion method for state estimation of a flexible industrial robot is developed. By measuring the acceleration at the end-effector, the accuracy of the arm angular position, as well as the estimated position of the end-effector are improved. The problem is formulated in a Bayesian estimation framework and two solutions are proposed; the extended Kalman filter and the particle filter. In a simulation study on a realistic flexible industrial robot, the angular position performance is shown to be close to the fundamental Cramér-Rao lower bound. The technique is also verified in experiments on an ABB robot, where the dynamic performance of the position for the end-effector is significantly improved.     

基于多传感器融合的全地形机器人系统设计

针对因强降雨、堤防溃决、暴雨增水等因素导致的水位突然上升而泛滥和山洪暴发,形成复杂多变灾后的地形环境。设计了以FPGA为控制器的多传感器融合机器人,提高灾后救援效率。该机器人通过GPS为机器人作业划定区域,生命特征仪、力矩仪和空气质量仪等传感器采集环境数据,搭建非线性全地形机器人动态模型,利用六轴陀螺仪和霍尔传感器获取机器人状态,数据经过扩展卡尔曼滤波算法融合以及航迹算法推算后,获得机器人在灾后环境中的实际信息,使得机器人能够按要求进行搜救作业。实验结果表面,多传感器融合的机器人系统,能够在灾后环境完成信息采集与传输,具有较高的稳定性及准确性。     

一种适用于移动机器人的障碍物快速检测算法及其实现

针对传统的用于机器人检测障碍物的算法存在的不足,提出了一种基于视觉传感器与超声波传感器信息融合的快速障碍物检测算法.该算法通过位十机器人头部的超声波传感器获取机器人到障碍物(本算法采用矩形障碍物)的距离信息,通过改进型快速直线检测方法和约束条件确定障碍物在视觉传感器所采集的图像中的直线边缘,根据成像过程中-三角形相似的...