基于WTDM的低成本分布式光学波导形状传感器在生物学中应用
Kai Sun1,2, Zhenhua Wang1,2, Qimeng Liu1,2
1Zhejiang University-Westlake University Joint Training, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 9, 2023
概括
研究人员使用光学波导形状传感器开发了一种用于生物机器人的新型灵活传感器. 这种波长和时间分割复合 (WTDM) 方法准确地测量曲角度,为先进的机器人应用铺平了道路.
科学领域:
- 机器人和人工智能 机器人和人工智能
- 材料科学与工程 材料科学与工程
- 光学传感技术的技术
背景情况:
- 人工智能,材料和制造业的进步正在推动生物机器人技术的创新.
- 灵活的传感器对于实现机器人能力的突破至关重要.
- 现有的形状感应技术往往面临成本,复杂性或准确性的局限性.
研究的目的:
- 为灵活的传感器引入一种新的分布式光学波导形状感知方法.
- 证明拟议的传感方法具有成本效益的实验验证.
- 开发一个基于数据的模型,使用人工神经网络进行精确的形状调节.
主要方法:
- 使用波长和时间分割复杂化 (WTDM) 进行光学波导传感.
- 在结构设计中在光学波导中使用彩色过器块.
- 将光学波导传输损失与受控光源颜色和强度变化相结合.
- 开发一个人工神经网络模型,用于数据驱动的传感器解调.
主要成果:
- 拟议的WTDM光学波导形状感知方法的实验验证.
- 在100秒内实现了预测和实际曲角度之间的0.9134的高相关系数.
- 引入了信心准确度曲线,以直观地表示数据驱动模型的性能.
结论:
- 基于WTDM的新型光学波导传感器为生物机器人中的灵活传感提供了一个有前途的解决方案.
- 数据驱动的人工神经网络模型有效地以高精度去模块化形状信息.
- 这种具有成本效益的方法有可能在机器人传感领域取得重大进展.
