基于FBG的机器手指尖触觉感知研究

为了提高机器手指尖触觉感知灵敏度和精度,基于机器手指尖触觉感知机理分析,设计了特征分离式双层“十字”型FBG触觉感知单元,并进行了有限元仿真分析,针对感知单元开展了标定实验和抓握感知实验。基于接触温度和抓握力复合感知进行了耦合分析,提出了基于鲸鱼优化算法优化BP神经网络(WOA-BPNN)的解耦方法。实验结果表明:FBG感知单元的接触温度灵敏度为11.255 pm/℃,抓握力灵敏度为17.342 nm/MPa;WOA-BP解耦模型的接触温度平均绝对误差减小了72.53%,抓握力平均绝对误差减小了68.55%。