多个自动供电的传感器集成移动操纵器用于智能环境检测
Yuhang Xue1, Jun Duan1, Wenjing Liu1
1Anhui Province Key Laboratory of Measuring Theory and Precision Instrument, School of Instrument Science and Optoelectronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China.
ACS applied materials & interfaces
|August 5, 2024
概括
这项研究介绍了一种自动供电的移动操纵器,配有用于探索的集成传感器. 它使用机器学习进行准确的环境传感和直观的手势控制,克服能源和界面的限制.
科学领域:
- 机器人和自动化 机器人和自动化
- 传感器技术 传感器技术
- 收集能源 收集能源
背景情况:
- 现有的勘探设备面临着连续功率,多样化的传感和用户友好的界面的限制.
- 在具有挑战性的环境中,对自主和适应性系统的需求正在增加.
研究的目的:
- 开发一个自动供电的移动操纵系统 (MSIMM),解决当前勘探设备的局限性.
- 为移动探索平台增强传感器数据的可用性和人机交互.
主要方法:
- 集成基于 triboelectric纳米发电机 (TENG) 的自动供电传感器与生物操纵器和无线手势控制.
- 使用追踪车辆平台,传感器手套和移动应用程序进行直观的控制和数据采集.
- 采用机器学习,特别是卷积神经网络,用于信号分类和环境监测.
主要成果:
- 在环境刺激方面,实现了超过94%的整体信号识别和分类准确度.
- 单个传感器的高精度:压力为100%,角度为99.55%,材料,滴滴,温度和加速度传感器超过94%.
- 该MSIMM系统有效地整合了自动传感,机器人操纵和直观控制,以增强探索能力.
结论:
- 拟议的MSIMM系统为能源独立和多功能环境勘探提供了一个可行的解决方案.
- 结合TENG传感器,机器学习和手势控制,可显著提高移动探索机器人的性能和可用性.
- 这项技术有可能在各种领域推进自主传感和交互,包括环境监测和危险地点勘探.
