一个端到端的动态姿势感知方法软执行器基于分布式薄柔性多孔皮色电阻传感器
Jing Shu1, Junming Wang1, Kenneth Chik-Chi Cheng2,3
1Department of Biomedical Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR 999077, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|July 14, 2023
概括
这项研究引入了一种新的3D姿势传感方法,用于使用海绵电阻传感器和长短期记忆 (LSTM) 神经网络的软执行器. 这一进步为软机器人提供了精确的闭环控制.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 软机器人需要精确的3D姿势传感来进行有效的控制.
- 现有的方法面临的挑战是hysteresis和来自灵活传感器的非线性信号.
研究的目的:
- 为软执行器开发一个精确的3D姿势传感方法.
- 通过解决传感器限制,实现软机器人的闭环控制.
主要方法:
- 使用了一系列微型海绵电阻材料作为灵活的曲传感器.
- 使用长期短期记忆 (LSTM) 神经网络进行端到端的3D姿势估计.
- 考虑到软机器人歇斯底里和非线性传感信号.
主要成果:
- 在带有9个传感器的3DOF气动执行器上证明了有效性.
- 传感器安装显示对执行器运动的影响微不足道 (最大曲扭矩4.7Nm).
- 实现了执行器尖端位置的低预测误差 (0.37%的x轴,2.38%的y轴,1.58%的z轴).
结论:
- 拟议的方法为软执行器提供了准确的3D姿势感知.
- 结合LSTM网络的薄海绵传感器对软机器人控制有希望.
- 这项工作推进了软机器人的动态姿势感知.
