机器人滑觉传感器..pptx

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机械手实现灵巧抓取的新型滑觉传感器2012.4.261主要内容：

1.研究背景简介2.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4.基于滑觉传感器的抓取力实时控制5.全文总结及研究方向概述21.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：

多自由度实现物体的抓取，并进行一系列操作；软抓取技术实现机器人智能作业的关键技术之一；3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。

4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。

5滑觉传感器国内外研究现状传感器基本结构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。

67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。

2.滑觉传感器的基本原理及组成结构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）Initialstate（b）Currentrouteformation（c）Currentroutereduction（d）Currentrouterecovery8（a）（b）（c）（d）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.Thebasicstructureofslipsensor910A：

物体受切向力产生切向变形，R增大，Vc增大；B：

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.Changeinvoltageimmediatelybeforeslip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。

小波变换在时域和频域均具有很好的局部化特征，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数学显微镜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。

11连续小波变换（ContinuousWaveletTransform,CWT）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。

12变换过程选择小波函数及其尺度a值。

从信号的起始位置开始，将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。

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。

改变尺度a值，重复上述步骤离散小波变换（DiscreteWaveletTransform,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2j的倍数。

任意L2（R）空间中的函数f（t）离散小波变换为：

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。

13实验装置AutomaticZ-stage输出法向载荷；滑动传感器水平放置；有机玻璃（20mm20mm）；半球型受压元件；Fig.Experimentalapparatus:

objectslipgenerator14Automaticlinearstage输出拉力；力传感器采样频率为10KHz；拉力使有机玻璃沿传感器表面滑动滑动速度为10mm/s；15物体滑动产生的信号频率分量Fig.Experimentalresults:

outputfromslipsensorandthetensileforceactingontheobject拉力的变化：

1s3s，拉力增大；3s以后，拉力为常量；物体在3s时刻从静摩擦过渡到动摩擦，即有机玻璃与传感器表面产生滑动；16Fig.CWTforobjectslip初始状态，拉力较小，切向变形较小，电信号变化较小。

信号中，高频分量较少且能量较低；拉力增大，切向变形变大在物体发生滑动瞬时刻前，电信号高频分量迅速增多，最高频率为1KHz或以上；通过检测传感器在某一时刻输出电信号中是否包含高频分量即可判断物体是否产生初始滑动？

Fig.6.Experimentalsetup:

applyingnormalforce调整automaticZ-stage的位置，改变法向载荷Fn的大小，分析传感器输出的电信号，并对电信号进行连续小波变换处理。

17法向力变化产生的信号频率分量18Fig.CWTonoutputforloadingandunloading法向载荷Fn变化过程中，电信号的频率最大值为600Hz；在机械手抓取物体的工作过程中，分析滑觉传感器输出的电信号中某一时刻是否包含高频分量，就可以判断物体在机械手抓取时有无产生滑动。

19滑动判定的阈值设定及影响因素分析传感器输出的瞬变电信号中也包含法向载荷Fn变化引起的频率分量，这会对判定物体是否发生初始滑动产生一定的干扰，这就提出了如何高效、快捷地判定物体有无产生初始滑动？

采用离散小波变换技术对传感器输出的电信号进行处理，提取电信号中的高频分量，并设定某一合适的阈值，通过比较DWT的小波系数与阈值的关系判定物体是否发生初始滑动。

实验：

（1）滑觉传感器表面只有法向载荷Fn；

（2）有机玻璃沿传感器表面滑动，初始法向载荷Fn分别为2N、3N、4N；（3）改变滑动物体的表面性质，分别采用布料、木材、纸，使物体沿滑觉传感器表面滑动；

（1）滑觉传感器表面只有法向载荷FnFig.Analysisresults:

DWTforloadingandunloading只改变作用于传感器表面的法向载荷Fn的大小，对传感器输出信号进行离散小波变换处理，其小波系数波动较小（0.005），阈值设定为0.01。

20

（2）有机玻璃沿传感器表面滑动，初始法向载荷Fn分别设置为2N、3N、4NFig.Analysisresults:

DWTforobjectslip.Initialnormalforceis2N,3N,4N,respectively尽管初始法向载荷Fn设置为不同的值，分别为2N、3N、4N，但是在物体发生初始滑动的瞬时刻前，均表现为DWT处理结果的小波系数超出了设定的阈值（0.01）范围。

21（3）分别采用布料、木材、纸改变滑动物体的表面性质Fig.Analysisresults:

DWTforobjectslip.Slidingobjectiscloth,wood,paper,respectively分别采用布料、木材、纸等材料改变滑动物体的表面性质进行滑动实验，均表现为DWT处理结果的小波系数超出了设定的阈值（0.01）范围，说明该滑动传感器同样适用于检测上述三种材料表面的物体滑动特性。

22根据实验可知：

在对传感器输出信号进行离散小波变换处理的基础上，通过比较小波系数与所设定的阈值，可以将法向载荷Fn变化产生的电信号与物体发生滑动产生的电信号区分出来，从而高效、快捷地判断物体有无发生初始滑动，对于表面特性不同的物体进行滑动检测仍然有效。

234.基于滑觉传感器的抓取力实时控制Fig.Parallelhandwithinstalledslipsensors24机械手单向运动，实现位置精确控制，控制周期为10ms；机械手左右手指各安装有滑觉传感器，传感器将输出信号实时反馈给机械手，控制抓取力并判断当前的状态；六轴力/力矩传感器安装在机械手右侧，主要用于侧量机械手的抓取力；激光位移传感器用于测量实验过程中物体垂直方向滑动的位移大小；25M1：

机械手以最小力抓取一个空塑料瓶，机械手处于夹紧状态；向空塑料瓶中加入微小塑料颗粒，即逐步增大被抓取物体的重量；当塑料瓶整体重量接近由抓取力产生的摩擦力时，塑料瓶有向下滑动趋势；当滑觉传感器检测出塑料瓶出现初始滑动的趋势，迅速增大机械手的抓取力使被抓取物体恢复到被夹紧状态。

机械手可以根据被抓取物体的重量变化实时调整抓取力，使被抓取物体始终保持被夹紧状态而不发生滑动；Fig.Motion1:

increasinggrippingforcewhileholdinganobjectwithincreasingweight26M2：

机械手以较大力抓取一定重量的塑料瓶；机械手逐渐减小抓取力；当滑觉传感器检测出塑料瓶出现滑动的趋势，迅速适度增大机械手的抓取力使被抓取物体恢复到被夹紧状态；重复上述过程，机械手可以实现以最小力抓取该物体。

实验过程中，被抓取物体只产生了0.5mm位移。

Fig.Motion2:

incrementallydecreasinggrippingforceandthenincreasinggrippingforcewhentheobjectslipisdetected275.全文总结及研究方向概述28在研究力敏导电橡胶材料基本特性的基础上，研发了一种新型的滑觉传感器。

传感器优点采用橡胶敏感材料，质量轻，型面高度只有0.5mm，易于实现微小型化，最小尺寸可达到3mm3mm0.5mm；传感器只需4根接线，无信号放大电路，结构简单；灵敏度高，精度高，操作方便；实验研究表明，机械手通过安装滑觉传感器可以根据被抓取物体的重量变化实时调整抓取力大小，并可以实现以最小的抓取力成功抓取物体，而未出现滑落现象，可靠性较好。

29研究方向：

采用更合适的信号处理技术对滑觉传感器的输出信号进行处理，进一步研究传感器输出信号的特性；改进传感器结构，电极布置、压敏导电橡胶的选型及滑动物体表面的摩擦性质研究；研究将滑觉传感器应用于多手指机械手中的应用；Fig.High-speedrobothandsystem30基于滑动检测的多手指机械手操作31基于滑动检测的多手指机械手抓取力控制滑觉传感器国内外研究现状传感器基本结构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。

32连续小波变换（ContinuousWaveletTransform,CWT）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。

33变换过程选择小波函数及其尺度a值。

从信号的起始位置开始，将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。

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。

改变尺度a值，重复上述步骤实验装置AutomaticZ-stage输出法向载荷；滑动传感器水平放置；有机玻璃（20mm20mm）；半球型受压元件；Fig.Experimentalapparatus:

objectslipgenerator34Automaticlinearstage输出拉力；力传感器采样频率为10KHz；拉力使有机玻璃沿传感器表面滑动滑动速度为10mm/s；35M2：

机械手以较大力抓取一定重量的塑料瓶；机械手逐渐减小抓取力；当滑觉传感器检测出塑料瓶出现滑动的趋势，迅速适度增大机械手的抓取力使被抓取物体恢复到被夹紧状态；重复上述过程，机械手可以实现以最小力抓取该物体。

实验过程中，被抓取物体只产生了0.5mm位移。

Fig.Motion2:

incrementallydecreasinggrippingforceandthenincreasinggrippingforcewhentheobjectslipisdetected3637基于滑动检测的多手指机械手抓取力控制