光纤光栅滑触感知和分类训练的材质识别方法

利用光纤布拉格光栅在触觉传感方面的高灵敏和柔韧性优势,进行了滑触感知和分类训练研究,实现了在线材质识别。通过理论分析,优化光纤光栅封装,搭建了光纤光栅滑触感知平台,并研究其上位机控制方法及材质在线识别分类算法,提取中心波长的均值最大差值、差值、极差特征作为三维特征,应用支持向量机算法进行分类训练。训练结果表明,在5、10、15 cm/s滑移的混合数据集下,对粗布、PLA、砂纸800目的分类准确度达96.6%。相较于其他特征分类法,具有更好的分类能力和适应不同滑移速度的优势。在5~15 cm/s随机滑速的36次(3类材质×3个样品×4次滑移)验证测试中正确识别了34次。研究成果可为智能感知机器人提供一种在线新颖的材质识别方法。