机器人力传感器分析_蒲筠果

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《2024年基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文

《2024年基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文

《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》篇一一、引言随着机器人技术的不断发展和应用领域的拓展,机器人对复杂环境的适应能力已成为其发展的重要方向。

在众多应用场景中,机器人对曲面类物体的跟踪与操作显得尤为重要。

六维力传感器作为一种重要的力觉反馈设备,能够实时提供机器人末端执行器在三维空间中的力与力矩信息,为机器人曲面跟踪力控制提供了有力支持。

本文旨在研究基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制技术,并通过实验验证其有效性。

二、六维力传感器的工作原理及应用六维力传感器是一种能够测量三个方向上的力和三个方向上力矩的传感器。

其工作原理基于牛顿第二定律和空间力学原理,通过测量物体在空间中的运动和相互作用来得到力与力矩的信息。

在机器人应用中,六维力传感器可以实时反馈机器人末端执行器与环境之间的作用力信息,为机器人的控制提供了精确的感知依据。

三、机器人曲面跟踪力控制的挑战曲面跟踪是机器人操作的重要任务之一,由于曲面的不规则性,使得机器人在跟踪过程中需要不断调整姿态和力度。

传统的机器人控制方法往往难以满足这一需求,尤其是在高精度和高效率的场景下。

因此,如何利用六维力传感器的信息进行曲面跟踪力控制成为了一个重要的研究方向。

四、基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法本研究提出了一种基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法。

该方法首先通过六维力传感器获取机器人末端执行器与环境之间的作用力信息,然后根据曲面的几何特征和力学特性,调整机器人的姿态和力度,实现精确的曲面跟踪。

具体而言,我们采用了以下步骤:1. 利用六维力传感器实时获取机器人末端执行器与环境之间的作用力信息;2. 根据曲面的几何特征和力学特性,建立曲面跟踪的数学模型;3. 通过控制算法调整机器人的姿态和力度,实现精确的曲面跟踪;4. 不断调整和优化控制算法,提高机器人曲面跟踪的精度和效率。

五、实验研究为了验证基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法的有效性,我们进行了实验研究。

传感器在机器人中的应用

传感器在机器人中的应用

传感器在机器人中的应用传感器是机器人中必不可少的组成部分之一。

它可以感知周围环境的物理量,如温度、湿度、压力、光强度、距离等。

在机器人中,传感器的应用极为广泛,本文将从多个方面介绍传感器在机器人中的应用。

一、环境感应在机器人中,环境感应是传感器的重要应用之一。

机器人通过安装不同类型的传感器,可以感知周围环境的温度、湿度、光强度等物理量,从而更好地适应不同环境,更好地完成任务。

例如,在农业机器人中,传感器常常用于测量土壤温度、湿度、光照强度等参数,以便更好地控制植物的生长环境。

在工业机器人中,传感器可以用于检测环境温度和压力,以便更好地控制机器人的运行。

二、运动控制传感器在机器人中的另一个重要应用是运动控制。

机器人需要根据环境和任务的不同,进行不同的运动控制,这就需要传感器提供的测量数据。

例如,机器人需要根据测量到的距离数据来调整自己的运动速度和方向,以便更好地避开障碍物。

传感器还可以用于衡量机器人的转角、速度等参数,以便更好地控制机器人的运动轨迹。

三、姿态控制在机器人中,传感器还可以用于姿态控制。

姿态控制是指控制机器人维持某种特定的姿态,例如保持平衡。

在这种情况下,传感器可以感知机器人的倾斜角度,并根据这些数据控制机器人的运动,以维持机器人的平衡。

四、安全控制在机器人中,传感器还可以用于安全控制。

机器人在执行任务时,需要遵循一定的安全规则,例如避开障碍物、避免碰撞等。

传感器可以感知周围环境的物理量,并根据这些数据控制机器人的运动,以避免发生意外事故。

例如,在工业机器人中,传感器可以用于检测机器人周围的人员和物品,以便更好地控制机器人的运动,避免碰撞和伤害。

传感器在机器人中的应用极为广泛,可以用于环境感应、运动控制、姿态控制和安全控制等多个方面。

随着传感器技术的不断发展,机器人的应用范围也将不断拓展。

相信在不久的将来,传感器将在机器人领域发挥更加重要的作用。

《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文

《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文

《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》篇一一、引言随着工业自动化和机器人技术的不断发展,机器人已经广泛应用于各种复杂的工作环境中。

其中,机器人对曲面物体的跟踪力控制技术成为了一项重要的研究领域。

该领域的主要目标是实现对曲面物体的精确、高效且稳定地跟踪与操作。

为此,本研究引入了六维力传感器(6D force sensor),用以监测和控制机器人在曲面跟踪过程中的力和运动状态,从而实现更为精细和精准的操作。

二、六维力传感器在机器人曲面跟踪中的应用六维力传感器是一种能够同时测量三维空间中力和三维空间中力矩的传感器。

在机器人曲面跟踪过程中,六维力传感器能够实时监测机器人末端执行器与曲面物体之间的相互作用力,并据此调整机器人的动作。

这一技术的引入能够极大地提高机器人在复杂曲面上的操作精度和效率。

三、机器人曲面跟踪力控制策略针对曲面跟踪任务,本研究提出了一种基于六维力传感器的力控制策略。

该策略包括两个主要部分:力估计和力控制。

1. 力估计:通过六维力传感器获取的力和力矩数据,进行数据分析和处理,得出机器人在不同时间点的受力和受力情况,从而对曲面的形态进行预测和判断。

2. 力控制:基于对机器人和曲面环境的感知数据以及机器人当前的动态信息,制定合理的运动规划并执行运动轨迹的跟踪与控制,从而保证机器人与曲面的交互稳定性和准确度。

四、实验研究为了验证所提出的力控制策略的有效性,我们设计了一系列实验。

实验中,我们使用了搭载六维力传感器的机器人系统,在多种不同形状和材质的曲面上进行跟踪操作。

实验结果表明,通过使用六维力传感器,机器人能够实现对曲面的精确跟踪和操作,且在各种不同环境下均能保持良好的稳定性和准确性。

五、结论本研究通过引入六维力传感器,实现了对机器人曲面跟踪过程中的力和运动状态的实时监测和控制。

通过实验验证,该策略在多种不同形状和材质的曲面上均能实现精确的跟踪和操作,且具有良好的稳定性和准确性。

面向机器人接触任务的串联力传感器关键技术与应用

面向机器人接触任务的串联力传感器关键技术与应用
扩大测量范围
通过增加弹簧元件的数量和改变弹簧元件的预紧程度,可以扩大串联力传感器的测量范围 。例如,将多个弹簧元件并联或串联起来,可以增加或减小总的弹簧刚度,从而改变串联 力传感器的测量范围。
提高稳定性
通过采用先进的制造工艺和材料,可以提高串联力传感器的稳定性。例如,采用激光束加 工或微细加工等先进工艺,可以制作出更高精度的弹簧元件和敏感元件,提高串联力传感 器的长期稳定性和可靠性。
利用机器视觉技术对接触点进行图像采集,通过图像处理算 法对姿态进行精确计算。
基于传感器的姿态计算
利用串联力传感器对接触点的姿态进行测量和计算,实现高 精度的姿态控制。
接触力与姿态的联合控制
基于模型的联合控制
利用串联力传感器和机器人的运动学模型,实现对接触力和姿态的联合控制,提高机器人的运动性能 和接触任务的完成精度。
应用领域拓展
串联力传感器在机器人领域具有广泛的应用前景,可以进一步拓展 其在医疗、农业、工业等领域的应用。
THANKS
感谢观看
在医疗与康复中的应用
医疗辅助
串联力传感器可以用于医疗机器人中 ,辅助医生进行更精细的操作,例如 在手术中控制机器人的力度。
康复训练
在康复训练中,串联力传感器可以用 于检测患者的力量和运动情况,帮助 患者进行更有效的康复训练。
05
实验验证与性能评估
实验设计与实验流程
实验目的:为了验证串联力传感器的性能,包括测量精度 、响应速度、稳定性等,并对其应用效果进行评估。
实验设备:选用具有代表性的串联力传感器,以及相应的 信号处理和控制系统。
实验步骤
1. 根据串联力传感器的特性,设计实验方案,包括设定 不同的负载状态、测量速度等。
2. 进行实验,记录各个状态下的测量数据。

《机器人检测技术与传感器》课程思政案例分析

《机器人检测技术与传感器》课程思政案例分析

关键词:思维导图;西方经济学;创新思维;实践应用
中图分类号:G4
文献标识码:A
doi:10.19311/ki.1672-3198.2021.24.068
1 思维导图概述
据脑科学研究表明,人类的思维特征呈放射状,人 脑记 忆 的 海 量 信 息,例 如 记 忆、联 想、数 字、图 像 等,均 能以一条思维支路体现。利用图画或图像将大脑中的
《机器人检测技术与传感器》课程是机器人工程专 业的主干必修 课,主 要 学 习 各 种 机 器 人 传 感 器 的 基 本 原理、特性、选型、应用等方面的知识,讨论了与机器人 有关的检测方 法,以 及 机 器 人 传 感 器 的 基 础 知 识 和 工 作原理,集 通 信、电 子、机 器 人 等 学 科 知 识。 通 过 对 机 器人各种检测 传 感 器 的 学 习 及 掌 握,提 高 学 生 的 创 新 能力和学习的主动性,树立科学的世界观、价值观与人 生观,注重培养学生的工程伦理道德、精益求精的大国 工匠精神,激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
(2)由2名 成 员 对 课 前 分 配 的 机 器 人 传 感 器 项 目 任务进行展示,在 此 环 节 可 培 养 学 生 理 论 指 导 实 践 的 观念,以及理论对实践具有能动的指导作用。
(3)在此阶段,由2名成员共同讲解一篇目前国内 外最新的机器 人 传 感 器 文 献,分 析 论 文 中 使 用 的 机 器 人传感器原理 和 作 用,并 对 论 文 整 体 结 构、语 言、计 算 公式、传感器 数 量 和 种 类 进 行 分 析。 从 科 研 角 度 研 究 当前国内外机器人传感器发展现状和最新传感器的应 用情况。
教师回顾上次课内容:教师在讲授新课之前,首先 对上次课重难点内容进行回顾、复习,总结上次课后作 业的难题和同 学 们 遇 到 的 问 题,展 示 上 次 课 各 团 队 得 分,表扬得分最高团队,树立学习榜样,激发学生学习 兴趣,培养爱岗敬业的精神,并对本次课内容进行知识 点梳理和整体概述。

AI机器人的智能硬件与传感器技术

AI机器人的智能硬件与传感器技术

AI机器人的智能硬件与传感器技术人工智能(AI)的快速发展给机器人技术带来了革命性的突破。

在这个领域,智能硬件与传感器技术发挥了至关重要的作用。

本文将重点探讨AI机器人在智能硬件和传感器技术方面的应用。

一、智能硬件技术1. 多模态感知系统AI机器人通过使用多种传感器来感知环境和收集信息,从而模拟人类的感知能力。

这些传感器包括摄像头、激光雷达、声纳传感器、温度传感器等。

通过多模态感知系统,AI机器人能够对环境进行高精度的感知和理解。

2. 多关节机械结构AI机器人的动作能力是通过多关节机械结构实现的。

这些机械结构包括关节、电动驱动器和运动控制系统等。

通过精确的控制算法,AI机器人可以实现高灵活性和精准的动作,从而完成各种任务。

3. 高性能计算平台AI机器人需要强大的计算能力来进行感知、决策和执行任务。

高性能计算平台如GPU和FPGA等被广泛应用于AI机器人领域。

这些计算平台能够快速处理大量的数据和算法,从而实现机器人的高效工作。

二、传感器技术1. 视觉传感器AI机器人利用摄像头等视觉传感器获取图像信息,通过图像识别和分析算法,实现对物体、人脸、文字等的识别和理解。

视觉传感器的发展使得AI机器人能够实现高精度的视觉导航和目标识别。

2. 声音传感器声音传感器可以使AI机器人感知声音信号,实现声音识别和语音交互功能。

利用声音传感器,机器人可以听懂人类的指令,并作出相应的反应。

这一技术在智能助理机器人和智能家居等领域得到广泛应用。

3. 位置传感器位置传感器(如GPS)可以用于定位和导航。

AI机器人利用位置传感器感知自身的位置和姿态信息,从而实现精确的导航和路径规划。

这对于机器人在复杂环境中进行定位和移动至关重要。

4. 接触传感器接触传感器可以感知机器人与环境之间的接触力和压力。

利用接触传感器,AI机器人可以实现对物体的抓取和操控,以及避免与人类或其他物体发生碰撞。

这为机器人的安全性和操作能力提供了重要支持。

机器人传感器工作原理解析

机器人传感器工作原理解析

机器人传感器工作原理解析文章标题:机器人传感器工作原理解析引言:机器人传感器是现代机器人领域中至关重要的元件之一。

通过传感器,机器人能够感知周围环境的各种数据,并据此做出相应的反应和判断。

本篇文章将深入探讨机器人传感器的工作原理,帮助读者更全面地了解这一关键组件。

第一节:什么是机器人传感器1.1 传感器的定义1.2 机器人传感器的作用和重要性1.3 传感器的分类和种类概述第二节:机器人传感器的工作原理2.1 感知输入2.1.1 感知输入的来源和种类2.1.2 机器人感知输入的处理方式2.2 数据转换和传输2.2.1 传感器数据的模拟转换和数字化处理2.2.2 传感器数据的传输方式和协议2.3 数据处理与分析2.3.1 数据处理的基本概念和方法2.3.2 机器学习在传感器数据处理中的应用第三节:机器人传感器的应用领域3.1 工业机器人领域3.1.1 用于位姿感知的传感器3.1.2 用于物体检测和识别的传感器3.2 服务机器人和家用机器人领域3.2.1 人体检测和人机交互的传感器3.2.2 环境感知与导航的传感器3.3 医疗保健和辅助生活领域3.3.1 医疗监测和诊断的传感器3.3.2 残障人士辅助和康复机器人的传感器第四节:机器人传感器的发展趋势和挑战4.1 传感器的小型化和多功能化4.2 传感器与人工智能的结合4.3 数据隐私和安全性的问题4.4 传感器的可靠性和稳定性挑战总结与回顾:机器人传感器是现代机器人技术中的核心组件,扮演着感知和反馈的重要角色。

本文从机器人传感器的定义和作用入手,深入探讨了传感器的工作原理、应用领域以及发展趋势和挑战。

通过阅读本文,读者对机器人传感器的基本原理和工作方式将有更全面、深刻和灵活的理解。

观点和理解:机器人传感器的出现和应用对于推动机器人技术的发展和应用具有重要意义。

随着传感器技术的不断创新和进步,机器人的感知能力将更加强大,能够更准确地感知和理解周围环境。

传感器的工作原理和应用也将越来越广泛,涵盖工业、服务、医疗等多个领域。

机器人传感器及机器人应用PPT课件

机器人传感器及机器人应用PPT课件
机器人传感器 及机器人应用
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1
引言:
给机器人装备什么样的传感器,对 这些传感器有什么要求,这是设计 机器人感觉系统时遇到的首要问题。 选择机器人传感器应当完全取决于 机器人的工作需要和应用特点。
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2
一、机器人需要的感觉能力(1)
触觉能力:
主要指确定工作对象是否存在,以及它的尺寸大小 和形状等。
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4
二、传感器的分类
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5
1.内传感器:
内传感器是用于测量机器人自身状态的 功能元件。
具体检测的对象有:
关节的线位移、角位移等几何量; 速度、角速度、加速度等运动量; 倾斜角、方位角、振动等物理量。
内传感器常用于控制系统中,用作反馈 元件,检测机器人自身的状态参数。
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40
9、“爱宝” 机器狗:
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41
2019/9/19
42
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23
接触觉传感器图例:
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24
2.压觉传感器:
压觉传感器检测传感器面上受到的作用 力,它由弹性体及检测弹性位移的敏感 元件构成。用弹簧支承的平板作为机械 手的物体夹持面。在平板上加负载时, 平板发生位移,该位移量由电位器检测。 如果已知弹簧的刚性系数,则可根据位 移计的输出求出力的大小。
接近觉:
主要用于探测机器人自身与周围物体之间相对位置 或距离的传感器。接近觉界于触觉与视觉之间。
视觉:
孔、边、拐角的检测及工作对象形状的检测等。
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3
一、机器人需要的感觉能力(2)
压觉:
主要用于检测机器人与作业对象之间接 触面的法向压力值的大小。
滑觉:
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第21卷 第5期 邢 台 职 业 技 术 学 院 学 报 V ol.21 No.5 2004年10月 Journal of Xingtai V ocational and Technical College Oct. 2004—————————————— 收稿日期:2004-02-09作者简介:蒲筠果(1977-),四川南充人,邢台职业技术学院机电系,讲师,工学硕士。

21机器人力传感器分析蒲筠果,赵晓东(邢台职业技术学院 机电系,河北 邢台 054035)摘 要:本文系统介绍了机器人常用的力传感器;在此基础上,对多种力传感器进行了分析;探讨了机器人力传感器研究的热点和难点,并对机器人力传感器的发展趋势进行了展望。

关键词:机器人;力传感器;维数中图分类号:TP242 文献标识码:A 文章编号:1008—6129(2004)05—0021—04一、引言传感器是一个知识密集、技术密集、跨学科、非常复杂的机电一体化系统,它是机器人智能化的重要部件之一。

机器人的智能化是机器人领域长期研究的主要方向之一,也是广大科研人员为之奋斗的一个重要目标。

传感器种类繁多,按照其用途来分,可分为位移传感器、力传感器、速度传感器、加速度传感器、振动传感器、温度传感器等。

自七十年代以来,机器人的各种传感器成为国内外学者研究的热点课题。

在工程科学与技术领域里,可以认为:传感器是人体“五官”的工程模拟。

它是一种能把特定的被测量信息(包括物理量、化学量、生物量等)按一定规律转化成某种可用信号输出的器件或装置。

[1]传感器的组成随不同情况而有较大差异。

但总的来说,传感器一般由敏感元件、传感元件和其它辅助部件组成,如图1所示。

其中敏感元件是直接感受被测量,并输出与被测量成确定关系的某一物理量关系的元件。

对于转换元件,敏感元件的输出就是它的输入,它把输入转换成电路的参数量,电路的参数量再经过转换电路便可转化成电量输出。

大多数传感器是一个开环系统,也有些是带反馈的闭环系统。

图1 传感器组成框图二、常用的单维机器人力传感器力觉是指对机器人的手臂、手腕、手指和底座等部件在运动过程中所受力的感知。

力传感器是一种能将各种力与力矩信息转换成电信号输出的装置。

根据所测力的维数不同,又可分为单维和多维力传感器,[2]如图2和图3所示。

图2 柱式拉力传感器图3 十字交叉梁式六维力传感器根据被测对象的负载,可以把力传感器分为测力传感器(单轴力传感器)、力矩表(单轴力矩传感器)、手指传感器(检测机器人手指作用力的超小型单轴力传感器)和六轴力觉传感器。

力觉传感器根据力的检测方式不同,可以分为:(1)检测应变或应力的应变片式;(2)利用压电效应的压电元件式;(3)用位移计测量负载产生的位移的差动变压器、电容位移计式。

对于工业机器人,由于应变片式传感器有价格低廉、适应性强等优点,得到广泛应用。

对于机器人,力(矩)觉用于感知夹持物体的状态,校正由于手臂变形引起的运动误差以及保护机器人及零件不会损坏。

特别是对装配机器人更具有重要意义。

主要包括关节力传感器、腕力传感器、机座传感器等。

在选用力传感器时,首先要特别注意其使用范围。

其次在常用的机器人力控制中,力的精度在许多情况下意义不大,而传感器的分辨率更为重要。

另外,在机器人上实际安装使用力觉传感器时,一定要避免传感器在运动中与周围物体发生碰撞。

这对使用者的人身安全、对保证机器人及外围设备不受损害有重要意义。

三、多维机器人力传感器随着机器人位置控制技术和计算机技术的发展,人们已经不再满足于只让机器人从事象焊接、喷漆和搬运等不与环境接触的工作,而是希望用机器人来完成装配、边缘跟踪和去毛刺等与环境存在接触的任务。

然而由于外部环境和机器人本身的复杂性,纯位置控制方式下的机器人在从事这类工作的时候将产生一些不希望的环境接触力,而且这种接触力往往又是很大的,以至于损坏工件或机器人本身,致使任务无法正常进行。

为此,可以将多维机器人力传感器与机器人结合,组成力控制系统来完成预定作业任务。

基于力/力矩传感器的力控制系统由多维力/力矩传感器、PC微型计算机、机器人等部分组成。

常见的多维力传感器主要分为三维力传感器和六维力传感器两类。

1.三维力传感器三维力传感器能同时检测三维空间的三个力/力矩信息,通过它控制系统不但能检测和控制机器人手抓取物体的握力,而且还可以检测抓物体的重量,以及在抓取操作过程中是否有滑动、振动等,如图4。

三维指力传感器有侧装和顶装式两种,侧装式三维力指力传感器一般用于二指的机器人夹持器,顶装式三维指力传感器一般用于机器人多指灵巧手。

图4 环形三维力传感器图5 三维力传感器的6种基本情形Kaneko[4]将三维力传感器分成六种基本情形,如图5所示。

提出可以用任何两种传感器组合成为一个六维力传感器。

为了证明理论上的可行性,提出用一个特征矩阵来描述测量力与传感器的输出关系:认为当特征矩阵满秩时,利用两个三维力传感器构成一个六维力传感器是可行的,进而证明了二十一种任意组合中的十种组合能满足特征矩阵满秩的条件。

2.六维力传感器六维力传感器是力传感器中一种新发展起来的传感器,能同时转换多维力/力矩信号为电信号,可用于监测方向和大小不断变化的力与力矩和测量加速度或惯性力[3]以及检测接触力的大小和作用点。

该类力传感器不仅在机器人智能化领域有广泛的应用,而且在航空、航天及机械加工、汽车、军事、电子、计算机工业等领域也有重要的应用价值。

六维力/力矩传感器是智能机器人重要的传感器。

传感器弹性体采用专利结构,灵敏度高、刚性好、维间耦合小、有机械过载保护功能,由传感器、综合解耦及数据处理三部分组成。

六维力传感器能同时检测三维空间的全力信息,即三个力分量和三个力矩分量。

在六维力传感器研究中,力敏元件的结构设计是力传感器的关键核心问题,因为力敏元件的结构决定力传感器的性能优劣。

对于这个问题,国际和国内有许多学者进行了大量的研究工作,提出了多种六维力传感器结构。

如:三垂直筋结构的六维力传感器;筒形六维力传感器;双环形六维力传感器;四垂直筋结构的六维力传感器;盒式结构六维力传感器;十字结构六维力传感器;圆柱形六维力传感器;双头形六维力传感器;三梁结构的六维力传感器;八垂直筋结构的六维力传感器以及基于斯特沃特(STEWART)平台结构的六维力传感器等。

80年代初,美国斯坦福研究所设计了用于风洞测试的筒形六维力传感器,其结构如图6所示。

该传感器具有良好的线形、重复性和较好的滞后性,并且对温度有补偿性;但其结构复杂不易加工,而且刚度较低。

传感器上的力F和力矩M通过下式求得:⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛8765432167656361565248443836343226211713U U U U U U U U 0K 0K 0K 0K 00K 000K 0K 000K 000K 0K 0K 0K000K 0000K 0K 000K 00z y x z y M M M F F Fx (1) 其中:K ij (i=1,2…8;j=1,2…6)为各电桥的特征系数,U j (j=1,2…8) 为各电桥的输出量。

图6 筒形六维力传感器多维力传感器的精度不同于一维力传感器。

多维力除了其作用力方向和该方向输出之间有输入/输出关系外,还存在维间耦合,也就是说,在没有受到力的方向上也有输出。

因此,多维力传感器的误差包括Ⅰ类误差和Ⅱ类误差两种:Ⅰ类误差:在某一方向加力和该方向输出电压之间有一个确定的比例关系。

根据输出电压与加力做成的输入、输出特性曲线可以得到其误差数据。

其中:理论输出电压=灵敏度×实际施加力的大小Ⅰ类误差=(理论输出电压-实测输出电压)/全量程输出电压 Ⅱ类误差:在某一方向加力引起在其它方向输出电压和该方向额定输出电压之比为Ⅱ类误差。

如在X 方向加力引起在Y 方向的输出电压为ΔUy ,则称ΔUy/Uyfs 为X 方向对Y 方向的干扰误差。

误差:要求Ⅰ类误差和Ⅱ类误差都小于精度要求。

如果传感器精度为0.3%,所以Ⅰ类误差和Ⅱ类误差必须都小于0.3%。

四、研究热点与难点1.六维力传感器无论采用何种具体结构,各测量敏感部位都存在一定的力耦合,并且无法实现完全解耦,这给六维力传感器的标定带来很大的困难,对测试精度有很大影响(尤其当传感器承受复合载荷时更是如此)。

这是这类传感器的主要缺憾。

2.用于机器人手腕和手指的既无力耦合,又具有结构简单、刚度高、灵敏度高和精度高等优点的六维力传感器的设计理论。

3.用于微机械电气系统(Micro-Electro-Mechanical Systems ,MEMS)的集成化微型仪器与传感器。

4.适于六维力传感器的信号处理系统。

现有的这些系统大多在对传感器进行标定及进行矩阵求逆运算等方面存在不足。

5.新型的微位移及微力传感器。

为了使微操作机器人系统具有较强的智能,微位移传感器及微力传感器是必不可少的。

由于微观世界里的种种条件约束,现有系统中各种微力、微位移、速度、加速度传感器均未能成功地得到应用。

6.传感器融合。

机器人系统中使用的传感器种类和数量越来越多,每种传感器都有一定的使用条件和感知范围,并且又能给出环境或对象的部分或整个侧面的信息,例如机器人的接触觉、滑觉、力觉和压觉等。

为了有效地利用这些传感器信息,需要采用某种形式对传感器信息进行综合、融合处理,不同类型信息的多种形式的处理系统就是传感器融合随着机器人智能水平的提高,多传感器信息融合理论和技术将会逐步完善和系统化。

五、结论与展望目前,对机器人力传感器研究成果还不能满足实际应用的需要。

国内外许多科研人员进行了大量的工作。

随着对机器人智能化研究的深入,在机器人力传感器的优化结构和信号处理系统等方面会取得不断的突破。

(下转第39页)五、结束语水泥工业是污染较重的行业,水泥工业的粉尘排放量居各工业行业的首位,水泥工业建设项目在原料、能耗、水耗、污染物排放和管理水平存在较大的差异。

评估过程中要认真落实国家水泥工业产业政策,注意与国内外同类型项目做对比分析,肯定先进,找出差距,提高水泥企业清洁生产水平,从源头上减少污染物的产生量,把污染控制在最小程度,为环境影响审批提供有力的技术支持。

参考文献:[1]国家环境保护总局环境工程评估中心. 环境影响技术评估指南[S]. 北京:中国环境科学出版社,2003.7.[2]国家环境保护总局环境工程评估中心. 环境影响评价技术评估原则[S]. 北京:中国环境科学出版社,2003.7.On the Assessment of Enviromental Impact Technologyin Cement IndustryZHANG Zhi-gang(Handan Environment Protect Department,Hebei, Handan 056002, China )Abstract: In this paper, generaic development trend, state policy and characteristic of enviromental impact evaluation of cement industry in our country are introduced. Main point of cements indusry’s enviromental impact technology evaluation are discussed.This paper has offered reference value to cement industry enviromental technology evaluation.Key words: cement industry;etate policy;enviromental impact;evaluation(责任编辑谷群广)◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄◄(上接第23页)参考文献:[1]贾佰年, 俞朴. 传感器技术[M]. 南京:东南大学出版社, 1992.[2]马少梅. 关于我国传感器行业90年代发展的若干问题[J]. 测控技术,1994,13(1):35~42.[3]D. Diddens, D. Reynaerts(et al). Design of A Ring-shaped Three-axis Micro Force/Torque Sensor [J] .Sensors and Actuators A, 1995:225~232.[4] M.Kaneko.Twin-Head Six-Axis Force Sensors. IEEE [J]. Tran- sactionson Robotics and Auromation,1996,12(1):146~154.Analysis of Robotic Force SensorPU Jun-guo,ZHAO Xiao-dong(Xingtai Vocational and Technical College, Hebei, Xingtai 054035, China)Abstract : This paper introduces some robotic force sensors.and analyses many force sensors.Based on this ,the author explores the hot spots and difficulty, of the robotic force sensor and have the prosespect of the developing thend in this field.Key words:robot;force sensor;dimension(责任编辑姚仲仁)。

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