微型五维指尖力/力矩传感器的研究

本文介绍了一种新型用于多指灵巧手的微型五维指尖力/力矩传感器。该传感器采用了高度集成式弹性体结构;应用最小二乘理论实现了传感器的静态标定。微型指尖力/力矩传感器的成功研制为具有感知功能的机器人灵巧手的研究奠定了基础。

一种新型结构机器人的四维指力传感器设计

建立一种基于E型膜片和双薄矩形薄片结构机器人的四维指力/力矩传感器弹性体有限元分析模型,分析弹性体在4种载荷工况下的应力分布、固有频率和振型,得到弹性体的应力—应变规律及传感器的静态、动态性能,确定应变片的粘贴位置和检测电路,研制用于智能手爪指尖的四维力传感器。研究结果表明,该传感器具有结构简单、灵敏度高、易于标定的特点。

水下机器人手爪力感知系统研究

提出了一种水下机器人手爪力感知系统的组成结构,该力感知系统由一个六维力/力矩传感器和三指夹持器指端的三个指力传感器组成,本文介绍了上述两种传感器的设计和标定,并对利用该手爪系统抓取物体进行了实际测试和分析,实验结果表明;所设计的力感知系统能够实时地感知腕力和夹持力信息,可以满足机械手力控制的需要。

一种指尖三维力传感器设计

设计了一种用于仿人灵巧手的指尖三维力传感器,采用十字梁与中心直梁相结合的结构实现对三维力的感知。首先利用ANSYS工具对设计的十字梁弹性体进行静力学分析,通过分析对弹性体的结构尺寸进行了优化,并给出了最佳贴片方案;最后对设计的指尖三维力传感器进行静态标定试验,建立了维间耦合误差模型,利用静态解耦算法对传感器耦合误差进行解耦计算,有效提高了指尖三维力传感器的测量精度。实验结果表明:设计的三维指尖力传感器的测量精度优于2.5%。

手掌姿态自适应的单指尖鲁棒跟踪方法

针对现有的基于深度传感器进行指尖检测的工作中不能对任意姿态手掌的指尖进行稳定检测和跟踪的问题,基于卡尔曼滤波器原理并融入对手掌姿态的感应机制,提出一种手掌姿态自适应的卡尔曼单指尖动态跟踪方法.首先借助上一时刻指尖的位置信息得到当前时刻指尖位置的预测值L1;然后通过手掌姿态检测得到用于更新指尖位置的观测值L2;最后根据L1和L2执行更新操作,得到最终的指尖位置估计值L*.实验结果表明,该方法可以实现准确、鲁棒的单指尖位置信息检测和跟踪,能够达到人机交互的实用性标准.

水下灵巧手指端力传感器及静态标定方法

指端力传感器是水下灵巧手实现复杂作业的关键,开展了基于圆筒结构的指端力传感器研究。由于指端力传感器的结构特点,采用通常六维力静态标定方法较困难,且精度无法保证。因此,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的静态标定方法,对标定装置、标定过程设计进行了研究。以研制的指端力传感器为对象进行了静态标定试验。结果表明:使用基于RBF神经网络的静态标定方法有效地保证了传感器测试精度,可满足目前水下灵巧手研究要求。结果证明了该方法的可行性和有效性。

基于Kinect深度图像的指尖检测与手势识别

针对基于普通摄像头的手势识别系统在不同光照条件和复杂环境下易受影响的问题,提出一种基于kinect深度图像进行指尖检测和手势识别的算法.首先利用Kinect传感器获取深度图像,再利用Open NI手部跟踪器检测出手部的位置,根据手部位置对手势进行深度阈值分割.提出一种结合凸包和曲率检测指尖的算法,检测出指尖数目和位置后,计算出包括指尖和手掌水平方向的夹角、相邻两个指尖夹角以及指尖与掌心的距离的特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对预定的9种数字手势进行识别.实验邀请5位实验者在复杂环境下每个手势做30次,每次的手势角度不同,实验结果表明该方法能够准确检测出指尖的数目和位置,9种数字手势平均识别率达到97.1%,该方法使用特征简单,实时性好,有较好的鲁棒性.

双孔指力传感器的设计与有限元分析

提出了一种简单而实用的新型指力传感器,它可应用于机器人手指,检测到3个方向的荷载作用信息,并且输出相应的信号给机器人的控制系统,以控制或调节指力的大小,实现对物体的抓放等一系列行为.从传感器材料的选取,结构模型的设计,到测量电桥的设计,有限元模拟计算,最后得到测点应力的空间分布规律。结果说明双孔指力传感器在复杂受力情况下,也可准确测量各方向的荷载.

水下灵巧手指力传感器设计

为了实现水下灵巧手对目标对象六维力/力矩的准确测量,提出了一种新型的指力传感器模型。该传感器采用十字梁与圆盘结构组合的方式分两组各完成三维力/力矩的测量。首先对传感器的弹性体结构进行了设计和理论分析,然后基于灵敏度高、线性好等要求进行了合理的布片和组桥,从而完成了一种可以直接输出六维力/力矩的传感器的设计,解决了六维力/力矩传感器中存在的结构复杂、尺寸大、刚度低、灵敏度低等问题,可以方便地将其应用于水下灵巧手指尖处。

新型机器人指端应变式触觉传感器研究

讨论了应变式传感器的原理和分类．针对测量处于重力场中的等截面均质杆件的长 度和质量，设计了一种新型的机器人指端应变式触觉传感器，详细说明了该传感器的测量 原理．同时；进行自由体平衡的分析，确定解决这个问题的物理量．在弹性薄板的边界条 件为一对边固定支撑，另一对边简单支撑的情况下，给出了弹性薄板的理论解公式．最后 进行了抓握实验研究；抓握实验结果说明这种传感器性能可靠，测量精度高．

拾取指端脉搏波的光电传感器设计及研究

本文设计了能拾取人体指端容积脉搏波的光电传感器,论证了光电传感器的原理,对比了透射拾取法和反射拾取法的特点,并在光源选择和传感器探头结构方面进行了探索研究。

基于CAN总线的微型灵巧手指力传感器研究

设计一种用于多指灵巧手的实用微型三维指力传感器.该传感器采用类双E型膜片的高度集成式弹性体结构;对该指力传感器的弹性体结构、测量电路、上下位机软件和CAN总线通讯协议进行了设计,并对传感器标定数据进行分析;实验结果表明,该传感器设计理论和设计过程正确,并且具有一定的实用价值,为具有感知功能的机器人灵巧手的研究奠定了基础.

虚拟指尖力传感器的建模与实现

为了在灵巧手动力学研究领域提供更多的研究工具,根据真实三维指尖力传感器的原理,运用力传感器弹性体建模的方法,构造了虚拟指尖力传感器的模型。为了求解力传感器模型的弹性体变形量,采用了一种动力学方程数值积分方法。该虚拟指尖力传感器,通过在机器人灵巧手虚拟现实遥操作平台上的运用,实现了对抓取滑动的判断,并验证了模型的精度。最后,基于滑动的判断,系统确定了一种抓取策略,针对虚拟环境中灵巧手的自主抓取问题进行了有益的探索。

基于PVDF的三维指尖力传感器设计

在智能机械手控制过程中,为了获取指尖力三维信息,设计了一种基于聚偏二氟乙烯(PVDF)压电薄膜的指尖力触觉传感器,并通过数学模型描述了压电薄膜及传感探头原理,设计了相应的调理电路。以和接触面所呈不同角度的指尖力为测试对象。测试结果显示:所设计的指尖力传感器能准确检测指尖力的三维信息,可用于实际的指尖力检测。

基于Kinect深度信息的手指及手部跟踪研究

提出一个基于深度信息对手指和手部进行实时跟踪,并可用于控制电子设备API的方案。首先使用Kinect获取深度信息,然后生成手部的三维点云,进行过滤转换成像素矩阵;再使用K-curvature算法获取指尖,进而获取手指长宽、手指朝向和手掌朝向等数据。实验结果证明该方案识别追踪效果稳定且高效,不受光照和复杂背景影响。能够同时跟踪双手共十个手指和两个掌心的动作轨迹,可用于控制电子设备API,使用者也能用手指在空气中通过Kinect输入字符。

一种便携式心率检测仪的设计

心率异常是病人心血管系统出现问题的主要指标。目前大部分的健康监测设备体积大且检测准确度不高。因此,设计一种高精度、小体积、便携的心率检测仪已刻不容缓。设计了一款基于手指心率的测量仪。该测量仪由硬件电路模块和软件设计模块两部分组成。由采集电路、滤波电路、放大电路、整形电路、单片机系统、键盘电路和显示电路共同组成系统的硬件电路。系统软件包括心率信号处理、设置心率上下限和显示心率值,由主程序、显示子程序和定时器子程序共同作用实现。手指放在传感器上感应心率信号,通过硬件电路处理输入到单片机内,单片机则实现对心率信号的分析、处理,间接测量心率值,如果超过设定范围,系统将驱动蜂鸣器报警。在系统运行期间,可以观察到LED闪烁。如果闪烁均匀,则测量值准确。实验结果表明,该系统能够实时、精确地显示心率值,可靠性高并具有较强的实用性。

CVD growth of fingerprint-like patterned 3D graphene film for an ultrasensitive pressure sensor

With the rapid development of wearable devices, flexible pressure sensors with high sensitivity and wide workable range are highly desired. In nature, there are many well-adapted structures developed through natural selection, which inspired us for the design of biomimetic materials or devices. Particularl3 human fingertip skin, where many epidermal ridges amplify external stimulations, might be a good example to imitate for highly sensitive sensors. In this work, based on unique chemical vapor depositions （CVD）-grown three-dimensional （3D） graphene films that mimic the morphology of fingertip skin, we fabricated flexible pressure sensing membranes, which simultaneously showed a high sensitivity of 110 （kPa）-1 for 0-0.2 kPa and wide workable pressure range （up to 75 kPa）. Hierarchical structured polydimethylsiloxane （PDMS） films molded from natural leaves were used as the supporting elastic films for the graphene films, which also contribute to the superior performance of the pressure sensors. The pressure sensor showed a low detection limit （0.2 Pa）, fast response （〈 30 ms）, and excellent stability for more than 10,000 loading/unloading cycles. Based on these features, we demonstrated its applications in detecting tiny objects, sound, and human physiological signals, showing its potential in wearable electronics for health monitoring and human/machine interfaces.