机器人滑觉传感器教学课件.ppt
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- 机器人 传感器 教学 课件
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1、1机械手实现灵巧抓取的新型滑觉传感器滑觉传感器2012.4.26 2主要内容:1.研究背景简介研究背景简介2.滑觉传感器的基本原理及组成结构滑觉传感器的基本原理及组成结构 3.传感器输出信号的频谱分析传感器输出信号的频谱分析 4.基于滑觉传感器的抓取力实时控制基于滑觉传感器的抓取力实时控制 5.全文全文总结及研究方向概述总结及研究方向概述 31.研究背景简介研究背景简介 在机器人技术研究领域中,机械手是一种实际应用较广泛的自动化机械装置,涉及工业制造、医学治疗、军事以及太空探索等领域。机械手必须具备以下特点:l多自由度实现物体的抓取,并进行一系列操作;l软抓取技术实现机器人智能作业的关键技术之
2、一;4n软抓取技术软抓取技术 使易碎物品的无损伤抓取成为现实,实现软抓取需在机械手上安装相应的传感器以获取抓取位置、抓取力以及滑动等信息。滑觉传感器滑觉传感器是一种主要应用于检测机械手手爪与被夹持物体之间相对滑动的装置,其性能优劣直接决定了机械手能否顺利完成软抓取任务。5n滑觉传感器国内外研究现状滑觉传感器国内外研究现状 滑动传感器的研究大多是通过物体滑动时将产生的物理变化量转换为电信号来检测物体是否产生滑动。Maeno等在对人手指垫有限元分析的基础上,研制出一种模仿人抓取物体特征的滑觉传感器。传感器弹性接触表面安装有多个应变计,用于检测滑动时凸脊的应变速度,通过检测边缘初始滑动时的振动信号判
3、断物体有无发生整体滑动趋势。在未知物体重量和表面摩擦系数的情况下实现了对物体成功抓取。6n滑觉传感器国内外研究现状滑觉传感器国内外研究现状 天津大学研制的基于光电原理的机器人用滑觉传感器,通过把物理的滑动信号转变为光信号,利用光电元件把光信号转变为电信号进行检测获取物体滑动信息。传感器基本结构1.基座 2.光电器件 3.滑觉触头 4.反射镜面 5.夹持工作面7n滑觉传感器国内外研究现状滑觉传感器国内外研究现状 滑觉传感器主要有电容式、压阻式、磁敏式、光纤式和压电式等类型。其中,压电式应用较广,可同时检测触觉和滑觉信号,但触觉信号和滑觉信号的分离存在一定困难。滑觉传感器主要存在以下问题:物理尺寸
4、较大,重量大;结构复杂,所需连接线较多;检测精度低、灵敏度不高;对于形状不规则的物体难以辨别接触、非接触以及滑动状态;随着机器人工作环境的复杂化,对机械手的操作性能要求越来越高,尤其信息融合技术的发展,需要在一只机械手指上安装多个滑觉传感器,这就对传感器的体积、精度以及结构等方面提出了更高的要求。82.滑觉传感器的基本原理及组成结构滑觉传感器的基本原理及组成结构 n力敏导电硅橡胶及其特性力敏导电硅橡胶及其特性 力敏导电硅橡胶是一种性能优良的柔性触滑觉传感器材料,是以导电材料为填充粒子,基体采用胶体的一种高分子复合材料,炭黑填充型导电材料应用较广泛;Fig.(a)Initial state(b)
5、Current route formation(c)Current route reduction(d)Current route recovery (a)(b)(c)(d)9n传感器的基本结构传感器的基本结构 两电极交替盘绕成螺旋结构(6mm6mm),放置在环氧树脂玻璃或柔软纸板基底上,力敏导电橡胶安装在电极的正上方。在滑觉传感器工作过程中,通过检测正负电极间的电压信号并通过ADC将其转换成数字信号,采用DSP芯片进行数字信号处理并输出结果,判定物体是否产生滑动。Fig.The basic structure of slip sensor10A:物体受切向力产生切向变形,R增大,Vc增大;B
6、:在切向力作用下,物体沿传感器表面发生滑动的瞬时刻前,R不稳定,传感器输出的电压信号Vc表现为复杂的波动现象。Fig.Change in voltage immediately before slip11小波变换小波变换 小波变换是一种强有力的时频分析工具,是在克服傅立叶变换缺点的基础上发展而来的,已成功应用于信号处理、图像处理、模式识别等众多领域。小波变换在时域时域和频域频域均具有很好的局部化局部化特征,能够提供目标信号各个频率子段的频率信息 小波基函数小波基函数 将小波母函数 进行伸缩与平移:其中,a为尺度因子,为平移因子。称 是依赖参数a、的小波基函数。3.传感器输出信号的频谱分析传感器
7、输出信号的频谱分析 数学显微镜数学显微镜12,)(),0,attaaRa()t(,)at(小波变换通过平移母小波可获得信号的时间信息,而通过缩放小波的宽度(尺度)可获得信号的频率特性。根据母小波的缩放和平移可计算计算小波的系数,小波系数表征小波和局部信号之间的相互关系。12 将任意L2(R)空间中的函数f(t)在小波基下进行展开,这种展开即为函数f(t)的连续小波变换。n连续小波变换连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)_,1(,)(),)()()aRtW af ttf tdtaa(变换过程变换过程n选择小波函数及其尺度a值。n从信号的起始位置开始,将
8、小波函数和信号进行比较,即计算小波系数,系数反映了这种波形的相关程度。n沿时间轴移动小波函数,在新的位置计算小波系数,直至信号的终点。n改变尺度a值,重复上述步骤13n离散小波变换离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)连续小波变换的计算量较大,为减小小波变换系数冗余度,将小波基函数的a、限定在一些离散点上取值。缩放因子和平移因子一般都选择为2 j的倍数。任意L2(R)空间中的函数f(t)离散小波变换为:_,(,)()()xj kRWj kf tt dt DWT与CWT不同,在尺度位移相平面上,它对应一些如图所示的离散点,因此称之为离散小波变换。14n实验装
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