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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(fā)展,柔性多維力觸覺E+E傳感器的研制與開發(fā)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(huán)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(huán)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(fā)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(jīng)網(wǎng)絡、彈性力學、數(shù)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(jīng)網(wǎng)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(nèi)容及創(chuàng)新性成果如下：提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的觸覺E+E傳感器陣列解耦方法,實現(xiàn)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(yōu)化,并采用不同數(shù)目的隱藏層神經(jīng)元節(jié)點構建多個BP神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡對不同規(guī)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(jīng)網(wǎng)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(shù)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(jié)點的形變。之后,用K-均值、zui小二乘法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡,實現(xiàn)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(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡解耦三維力信息,實現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡能夠很好地實現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡隱藏層節(jié)點數(shù)目的優(yōu)化,實現(xiàn)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(xiàn)了三維信息的分解,避免了節(jié)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(xiàn)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。