Matlab在六维腕力传感器系统标定中的应用
六维力矩传感器原理

六维力传感器工作原理
六维力传感器标定原理
六维力传感器的标定均在假设传感器系统为线性系统的情况下进行,即传感器静态数学模型满足
F=CV
其中,V是六维力传感器输出的6路原始信息(列信息,单位是V),F是经过计算的6路力信息(列信息,力的单位是KN,力矩的单位是KNm)[6-7]。
传感器静态标定的实质就是利用施加在六维力传感器上的广义力矢量组F和通过数据采集上采样得到的传感器6个输出信号矢量组V求出标定矩阵C,传感器的输出信号是一个6路电压信号组成的矢量。
如果不考虑传感器的非线性因素的影响,只要给传感器施加6个线性无关的力矢量,并测得对应6个力矢量的传感器的输出电压信号矢量V,就可以得到一个惟一解C。
产品概述:
全球最小的六自由度传感器之一,采用紧凑及低型面设计。
传感器有中通孔,可安装连杆和线缆。
强度特别高,采用高强度不锈钢线切割加工,最高单轴过载为额度量程的5.7到25.3倍。
高信噪比,硅应变片信号强于传统应变片75倍,信号放大后,可到达接近零的噪声失真
应用领域
本产品广泛应用于遥控机器人,机器人手术,机械手臂研究,手指力研究,精密装配,自动磨削、轮廓跟踪、双手协调、零力示教等作业中,在航空、航天及机械加工,汽车等行业中有广泛的应用。
特点:
一、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。
二、综合解耦桥路信号综合为三维空间的六个分量,可直接用于力控制。
三、采用标准串口和并口输入输出。
四、产品既可与控制计算机组成两级计算机系统,也可联接终端,构成独立的测试装置。
六维力传感器弹性体自由振动分析

通 讯 作者 : 许德章 ( 1 9 6 4 一 ) , 男, 安 徽 芜 湖人 , 教授 , 博 士.
六 维 力 传 感 器 弹 性 体 自 由振 动 分 析
汪 志红 , 许 德 章
( 安徽2 1 2 程 大 学 机 械 与汽 车工 程 学 院 , 安徽 芜 湖 2 4 1 0 0 0 )
摘要 : 随 着 动 力 载 荷 的增 多 , 关 于 传 感 器 动态 性 能 的 研 究 显 得 越 来 越 重 要 , 而 自由振 动 是 传 感 器 振 动 问题 的基
基于 B e s s e l 方程 和 B e s s e l 函数 的性 质 , 从 而 推导 出其 固有 频率 及 相应 的振 型 函数 .
1 薄 板 自 由振 动 微 分 方 程
1 . 1 矩 形薄 板控 制方 程
根据 薄板 弯 曲理 论 , 其 自由振 动 微 分 方 程 为 : DV 叫 + a 。 w/ a t 一 0 , 式 中:
量、 泊 松 比、 厚 度 和密 度. 此 微 分方程 的解 可 表示 为如 下形 式 :
w( z, Y, £ )一 ( A c o s ( £ , t+ B s i n w t ) w ( , ) ,
: = = 。 ,
一
0 / a x 。 +a l a y 为 L a p l a c e 算子 ; D— E h 。 / 1 2 ( 1 一 。 )为薄 板 的抗弯 刚度 , E、 h 、 l D 分 别 为薄板 的弹性模
六维力传感器弹性体自由振动分析图5圆环薄板振型函数仿真图3结论本文采用瑞利里兹法和分离变量法对双e型膜六维力传感器弹性体薄板构件的自由振动进行解析分析得到其固有频率及相应振型函数的解析表达式用matlab软件仿真出振型图形理论结果与实际情况相比较非常接近
matlab 无线传感器 实验代码

一、介绍matlab无线传感器实验代码的作用和重要性1. 无线传感器在现代科技中的重要性2. Matlab作为无线传感器实验的常用工具3. 无线传感器实验代码的编写和应用范围二、matlab无线传感器实验代码的基本框架及功能1. 无线传感器实验代码的基本框架概述2. Matlab在无线传感器实验中的应用功能3. 无线传感器实验代码的具体功能介绍三、matlab无线传感器实验代码的编写流程和技巧1. 无线传感器实验代码的编写步骤2. Matlab编程技巧在无线传感器实验中的应用3. 案例分析:matlab实现无线传感器数据采集和处理的代码编写流程四、matlab无线传感器实验代码的应用案例1. 传感器网络数据处理和分析2. 无线传感器节点控制和管理3. 无线传感器实验代码在工业生产中的应用实例分析五、matlab无线传感器实验代码的发展趋势1. 无线传感器技术的发展现状2. Matlab在无线传感器实验中的创新应用3. 未来matlab无线传感器实验代码的发展方向和趋势结尾:matlab无线传感器实验代码的未来展望和重要性总结1. 无线传感器技术和matlab在科学研究中的重要性2. 对matlab无线传感器实验代码的期望和推广应用3. 未来matlab无线传感器实验代码的发展方向和应用前景六、matlab无线传感器实验代码的应用案例无线传感器网络已经被广泛应用于许多领域,如环境监测、智能交通、智能家居、农业监测、医疗保健等。
在这些领域,无线传感器实验代码在数据采集、数据处理、节点控制等方面发挥着重要作用。
1. 传感器网络数据处理和分析通过matlab无线传感器实验代码,我们可以对传感器网络中的数据进行高效的处理和分析。
传感器网络中的数据通常具有时间序列、空间分布等特点,在处理这些数据时,我们需要进行信号处理、滤波、数据融合等操作,而matlab提供了丰富的工具箱和函数库,能够较为方便地实现这些操作。
多相机标定 matlab

多相机标定 matlab多相机标定是计算机视觉中的一个重要问题,它涉及到了多个相机的内参和外参的标定。
在Matlab中,你可以使用Computer Vision System Toolbox来进行多相机标定。
这个工具箱提供了一些函数和工具,可以帮助你完成多相机标定的任务。
在进行多相机标定时,首先需要收集一组已知的三维空间点的坐标和它们在各个相机中的投影坐标。
这些点通常是通过在实际场景中放置标定板或者其他已知形状的物体来获取的。
然后,你可以使用Matlab中的`stereocalibrate`函数来进行多相机标定。
这个函数可以根据已知的三维点和它们在相机中的投影坐标来计算出相机的内参和外参。
在使用`stereocalibrate`函数时,你需要将每个相机的内参矩阵、畸变系数以及相机之间的相对姿态作为输入。
这些参数可以通过单独对每个相机进行标定来获得。
一旦完成了多相机标定,你就可以使用`stereoParameters`对象来表示每对相机之间的标定结果,包括相机之间的旋转矩阵和平移向量等信息。
除了`stereocalibrate`函数,Matlab中的Computer VisionSystem Toolbox还提供了其他一些用于多相机标定的函数和工具,比如`extrinsics`函数用于计算相机之间的相对姿态,`stereoCameraCalibrator`应用程序用于交互式地进行多相机标定等。
总之,在Matlab中进行多相机标定需要收集好的标定数据,然后使用Computer Vision System Toolbox中提供的函数和工具来进行标定,最终得到每个相机的内参和外参信息,以及相机之间的相对姿态信息。
这些信息可以帮助你在后续的立体视觉和三维重建任务中准确地进行像素到实际世界坐标的转换,从而实现更精准的计算机视觉应用。
机器人六维腕力传感器动态性能标定系统的研究

维普资讯
第2 0卷
・
第 3期
电子 ECT OU N L RON C I
MEAs UREMENT AND Ns RUMENT l T
,22 o . O No 3 .
8 ・ 8
20 0 6年 6月
Ab t a t n mi e f r n e c l r t n s se f rr b t - x s w i o c e s rd v lp d b u ・ sr c :A Dy a c p r ma c a i ai y tm o o o' 6— a i r tfr e s n o e e o e y o r o b o s s - s le si to u e h s p p r T i s s m o s t o x e me t e c rl a i g,p e o l cr i r e s n ev s i n r d c d i t i a e . h s y t c n i s f p r n n h f d n n e s e i b o o iz ee t c t f c e — i yo s r h r e a p i e ,d t c u s i n s se ,d t r c s i g a d p r r a c n y i g s se ,g a h c c a t o ,c a g m l r a a a q ii o y t m i f t a a p o e sn n e o f m n e a a zn y t m l rp i h r a d d t u p ts se n a a o t u y tm. On t e e p rme tb n h,t e 6 a i w i r e s n o a e l a e n e c i n in h x e i n e c h - s rs f c e s rc n b o d d i a h d me so x to r s e t ey e p c i l .B e p e o lcr i r e s n o l s n l h t p c a g i a e c u h x c l .Daa a q ii v y t iz ee t c t f c e s r i a ,t e se h h i yo g n et me c n b a g t a t e y t c u s— t n s se s p e e a ao in s o 一 i w s fr e s n o n iz e e t ct o c e s r a d s v s t e i y t m a ls t n g s a f a s r t o c e s r a d pe o lc r i f r e s n o n a e o m h l gl 6x i i y h s p i g d t n a f e m a l aa i l .Da r c s i g a d p r r a c ay i g s se c n i s o i rg a ,d t r c s — n i a t p o e sn e o n f m n e a l zn y t m o ss fma n p r m n t o aa p o e s
基于CANopen通信的数控钻床控制系统

基于 C ANo e p n通 信 的数 控钻 床 控 制 系 统
张宾伟 励 书杰
( 斯特 传 动系统 ( 路 上海 ) 限公 司 , 海 2 0 3 ) 有 上 0 17 CANo e mmu ia in B s d Co tolr o iig Ma hn p n Co nc t a e n r l rDrl c ie o e f l n Z A G Bn e, I hj H N iw i L ui S e ( T r eS s ms( h n h i o t. S ag a 2 0 3 , H L i i yt Dv e S a ga)C .Ld , h nh i 0 1 7 C N)
传统 的基 于柔性 加工 系统 的方案 采用 加工 中心 的 方式 , 设备 制造商 购 买数 控 产 品 制造 商 的数 控设 备 来 进行 开发 。这对 某些 产 量 小 , 加值 低 的机 器设 备 的 附 成本 控制 造成挑 战 。所 以普通机 床制 造商希 望有 一个 性价 比高 的控制 系统 。 C N pn 控 制器 局域 网络 ( ot lr raN t A oe 是 C nrl e e— oe A w r) ok 的简 称 , 是 一 种 串行 多 主 站 控 制 器 局 域 网 总 它 线, 具有很 高 的网络 安 全性 、 通讯 可 靠 性 和 实 时性 , 简 单实 用 , 网络成本 低 。特 别 适 用 于 机械 加 工 控 制 系统 和环 境温 度恶劣 、 电磁 辐射 强和振 动 大的工 业环境 。 C E 00伺 服 是 德 国路 斯 特 公 司 的 一 款 伺 服 驱 D 30
考
文
献
1 张小牛 , 国屏 , 候 赵伟. 虚拟 技 术 回顾与 展 望. 控技 术 ,00,9 测 20 1
Matlab标定工具箱的使用
1
内存使用方式后,弹出标定工具箱操作面板。图 2 是选择“Standard”后弹出的标定工具箱 操作面板。
图 2 标定工具箱操作面板 图 2 所示的标定工具箱操作面板具有 16 个操作命令键,其功能如下: (1) “Image names”键:指定图像的基本名(Basename)和图像格式,并将相应的图像读 入内存。 (2) “Read names”键:将指定基本名和格式的图像读入内存。 (3) “Extract grid corners”键:提取网格角点。 (4) “Calibration”键:内参数标定。 (5) “Show Extrinsic”键:以图形方式显示摄像机与标定靶标之间的关系。 (6) “Project on images”键:按照摄像机的内参数以及摄像机的外参数(即靶标坐标系 相对于摄像机坐标系的变换关系),根据网格点的笛卡尔空间坐标,将网格角点反投影到图 像空间。 (7) “Analyse error”键:图像空间的误差分析 (8) “Recomp. corners”键:重新提取网格角点。 (9) “Add/Suppress images”键:增加/删除图像。 (10) “Save”键:保存标定结果。将内参数标定结果以及摄像机与靶标之间的外参数 保存为 m 文件 Calib_results.m,存放于 toolbox_calib 目录中。 (11) “ Load ”键: 读入标定 结果。从 存放于 toolbox_calib 目录 中的标定 结果文件 Calib_results.mat 读入。 (12) “Exit”键:退出标定。 (13) “Comp. Extrinsic”键:计算外参数。 (14) “Undistort image”键:生成消除畸变后的图像并保存。 (15) “Export calib data”键:输出标定数据。分别以靶标坐标系中的平面坐标和图像中 的图像坐标,将每一幅靶标图像的角点保存为两个 tex 文件。 (16) “Show calib results”键:显示标定结果。
matlab工具箱标定和张氏标定法
matlab工具箱标定和张氏标定法MATLAB工具箱和张氏标定法(Zhang's calibration method)都是用于相机标定的方法。
相机标定是确定相机内部和外部参数的过程,包括相机的焦距、主点、畸变系数等内部参数,以及相机在世界坐标系中的位置和姿态等外部参数。
1.MATLAB工具箱标定:MATLAB提供了Camera Calibrator Toolbox(相机标定工具箱),它允许用户通过拍摄一系列标定图像(通常是棋盘格)来标定相机。
这个工具箱会自动检测标定图像中的特征点,并计算出相机的内外参数。
使用MATLAB工具箱标定的优点是其用户界面友好,易于操作,而且MATLAB强大的数值计算能力也能保证标定结果的准确性。
2. 张氏标定法:张氏标定法是一种基于平面模板的相机标定方法,由Z. Zhang 在1999年提出。
这种方法只需要拍摄几张包含平面标定模板(通常是棋盘格)的图像,通过检测模板上的角点来估计相机的内外参数。
张氏标定法的优点是其简单性和灵活性,不需要昂贵的设备,而且只需要拍摄少量的标定图像就可以得到较好的标定结果。
在MATLAB中实现张氏标定法,你可以使用MATLAB的内置函数detectCheckerboardPoints来检测棋盘格角点,然后使用estimateCameraParameters来估计相机的内外参数。
这些函数都包含在MATLAB的Computer Vision Toolbox(计算机视觉工具箱)中。
需要注意的是,无论是使用MATLAB工具箱标定还是张氏标定法,都需要拍摄高质量的标定图像,以确保标定结果的准确性。
同时,标定过程中还需要注意避免相机镜头的畸变、标定模板的放置误差等因素对标定结果的影响。
学习MATLAB工具箱标定和张氏标定法可以通过以下几个步骤进行:1. 学习MATLAB基础:•首先,你需要对MATLAB有一个基本的了解,包括其编程环境、语法规则、数据类型等。
matlab辐射定标 -回复
matlab辐射定标-回复Matlab辐射定标辐射定标是将传感器测量到的辐射数据转换为真实物理量的过程。
在遥感领域中,辐射定标是非常重要的,它能够将卫星获取的原始辐射数据转化为辐射亮度或辐射通量,从而进行地物信息提取和分析。
在本文中,我们将使用Matlab来进行辐射定标的基本步骤,以帮助读者了解和理解这一过程。
第一步:读取和预处理数据在辐射定标过程中,首先需要读取和预处理遥感影像数据。
在Matlab中,可以使用imread函数来读取常见的遥感影像格式,如TIFF和JPEG。
读取数据后,可以进行预处理操作,如将图像转换为灰度图像、裁剪图像以及对图像进行放缩等。
例如,下面的代码可以用于读取和预处理遥感影像数据:matlab读取遥感影像数据image = imread('image.tif');将图像转换为灰度图像grayImage = rgb2gray(image);裁剪图像croppedImage = imcrop(grayImage, [x, y, width, height]);尺度放缩图像rescaledImage = imresize(croppedImage, [newWidth, newHeight]);请注意,上述代码中的image.tif是你的遥感影像数据文件,你需要将其替换为自己的文件路径和文件名。
第二步:获取辐射校正系数辐射校正系数是用于将传感器测量到的辐射数据转换为辐射亮度或辐射通量的关键参数。
这些系数通常由卫星供应商提供,它们根据卫星传感器的特性和辐射标准源的测量结果进行确定。
在Matlab中,可以将辐射校正系数存储在一个矩阵中,并传递给辐射定标函数。
以下是一个示例代码,用于计算辐射校正系数:matlab定义辐射校正系数矩阵calibrationCoefficients = [k1, k2, k3];进行辐射定标calibratedImage = radiometricCalibration(rescaledImage, calibrationCoefficients);在上述代码中,k1、k2、k3是由卫星供应商提供的辐射校正系数。
matlab的标定参数
matlab的标定参数
Matlab的标定参数是指用于摄像机标定的参数。
摄像机标定是指确定摄像机内部参数和外部参数的过程,其中包含了确定摄像机的焦距、畸变系数、内部矩阵和外部旋转矩阵、平移矩阵等等。
在Matlab中,可以使用相机标定工具箱(Camera Calibration Toolbox)来进行标定。
该工具箱提供了多种标定方法,包括张正友标定法、Tsai标定法、单应性标定法等等,可以根据需要选择合适的方法进行标定。
在标定过程中,需要输入一些参数,如棋盘格大小、棋盘格内角点数、摄像机拍摄的图像数量、摄像机旋转矩阵、平移矩阵等等。
这些参数都会影响标定的准确性和效率。
标定完成后,Matlab会输出相应的标定参数,如内部矩阵、畸变系数、旋转矩阵、平移矩阵等等。
这些参数可以用于摄像机的校正、三维重建等应用中。
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2001年9月 传 感 技 术 学 报 第3期Matlab在六维腕力传感器系统标定中的应用①吴涓,曹效英,宋爱国,黄惟一(东南大学,南京 210096)摘要:通过VC调用Matlab函数引擎,利用Matlab的有关函数和工具箱,对六维腕力传感器进行了静态解耦分析,并对动态特性做了研究.关键词:Matlab 静态解耦中国分类法:TP212.6 文献标识码:A 文章编号:100421699(2001)03201812051 概 述 Matlab是一个可视化的计算机程序,被广泛地使用于从个人计算机到超级计算机范围内的各种计算机上.它能够进行大量的科学计算和大量的工程运算.并且,通常这些运算人工难以实现,即使能够实现,其工作量也是非常可观的,其编程也是极其复杂.而Matlab工具能使这些计算变得简单而且准确有效,其产生的工作进程和效率是通常的编程方法所无法比拟的.Matlab具有以下的特点:(1) 功能强大.Matlab在迄今所有的三十几个工具包中还包括了功能性工具包和学科性工具包.功能性工具包主要用来扩充Matlab的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能.这种功能性工具包能用于多种学科.而学科性工具包是专业性比较强的,如系统辨识工具箱,控制系统工具箱、模型预测工具箱等可用于各种特殊的应用领域.(2) 编程简单,具有良好的扩展性和开放性.Matlab有上百个预先定义好的命令和函数.这些函数能通过用户自定义函数进一步扩展.而且,Matlab能够和许多其他程序对话,如C,FORTRAN语言和Micros oft w ord等.在Matlab中,可以象调用Matlab自己的函数或命令一样调用编译了的C或FORTRAN的函数,同样的,C或FORTRAN的程序中,也可以调用M AT2 LAB的函数和命令,使得这些语言能充分利用Matlab强大的矩阵运算和方便的绘图功能,大大提高了工作效率.2 Matlab在传感器标定中的应用 我们所研究的六维腕力传感器是中科院合肥智能所和东南大学联合承担的八六三课题智能机器人主题中的一部分,获有上级主管部门颁发的型式批准证书.但由于技术资料的遗①来稿日期:2001201202基金项目:本课题受国家教育部博士点基金资助项目98028619281 传 感 技 术 学 报 2001年失,需要重新对其进行标定和解耦以及特性分析.六维腕力传感器的标定是提高六维腕力传感器精度的关键,原有的六维腕力传感器的标定及测试软件是用C语言编写的,软件工作量大,调试周期长,而且可读性差,缺少可维护性.Matlab语言的出现为六维腕力传感器的标定和测量提供了一个功能强大的软件工具.在原有硬件的基础上,我们对数据处理的软件部分做了很大的改进,采用VC和Matlab相结合的方法,大大提高了数据分析和处理的精度和效率,结果更为直观.2.1 腕力传感器的解耦原理六维腕力传感器弹性体的主梁上对称贴有16个应变片可以组成8个电桥,输出电压正比于应变片平面方向的分力.根据输出电压与力的线性关系,对应变片输出电压信号做适当的处理,就可得出力的三个分量和力矩的三个分量.首先假设传感器系统模型为线性系统,即V=H×F,F=C V,C=(H T H)-1H T其中V∈R6为输出电压信号,F∈R6为作用在传感器上的力和力矩,H∈R6×6为常数矩阵,其元素由传感器所决定.传感器标定实际就是求标定矩阵 C.也就是根据加载在传感器上的力(称为标定力)和传感器各通道输出测量传V由上式求解出H.其中C就是标定矩阵,或称传递系数矩阵.求解过程实际是多元函数的最小二乘法拟合.以往,解耦矩阵的计算,我们需要自己根据最小二乘法的原理用VC或C编制矩阵方程求转置和逆的程序,以及多项式拟合曲线(根据传感器模型,这里指线性拟合)以及拟合曲线显示程序.以上这些单纯用C或VC编写都有较大的工作量.现在,我们用VC编程,将从腕力传感器中得到的八路信号经数据采集卡采集到后,以文本文件的形式存储,这样,数据解耦和标定以及图形化显示的工作主要由Matlab来完成,我们只需要由VC直接调用这些Matlab函数文件就可以了,无需编制复杂的VC关于多元矩阵方程的求解和图形显示程序.Matlab关于线性方程求解、多项式拟合、以及图形显示都有现成的函数,关键是如何用VC调用Matlab的脚本文件.由于Matlab缺少如VC、C等直接读写I/O口的函数,这样不得不用VC或C读I/O的函数,先从数据采集卡中读取数据,供Matlab处理.2.2 用VC调用Matlab本文采用VC内部调用Matlab函数法.具体如下:(1)先建立一个新的项目,或者打开一个已有的项目,然后选择菜单:Project->Settings ->C/C++Categ ory:Precom piled Headers选择:Automatic use of precom piled headers,Through header:stdafx.h(2)生成几个连接库文件.在目录c:\Matlab\extern\include下找这几个文件:libeng. def libmx.def libmat.def在DOS行命令下生成三个库文件:c:\msdev\bin\lib/def:lib???. def/out:lib???.lib把生成的三个LI B文件加入到工程的LI NK项.(3)写包含engine功能的文件 可以参考:c:\Matlab\extern\exam plex\eng2mat\eng2 windem o.c但是一定要有包含具体路径的engine.h(4)设置其它编译连接选项.在I NC LUDE加上c:\Matlab\mxtern\include LI B加上c: \Matlab\bin.VC的格式如下#include <windows.h >#include <stdlib.h >#include <stdio.h >#include <string.h >#include ”C :\M AT LABR11\extern \include \engine.h ”v oid matlab ::draw (){extern Engine 3ep ;/33Start the M AT LAB engine 3/if (!(ep =engOpen (NU LL ))){MessageBox ((LPSTR )”Can ′t start M AT LAB engine ”,M B 2OK );exit (-1);}engEvalString (ep ,”draw ;”);//draw 是作者用Matlab 编写的函数engclose (ep );return ;}这种方法,Matlab 的函数和VC 的源程序一起被编译.Matlab 的函数库可以看作是VC 的外部函数库.VC 调用Matlab 的函数就象是调用自己的函数一样方便.值得注意的是,从VC 程序中调用Matlab ,头文件必须包含engine.h ,用engOpen ()打开一个引擎,在调用时须先用engOpen (NU LL )来初始化;Matlab 的命令要由engEvalString 来传递,此外,C 与Matlab 存储矩阵的方式不同,C 以行存储矩阵,而Matlab 是按列存储.这样,Matlab 与VC 通道就建立了.2.3 静态解耦运算和曲线拟合我们对每维力做加载实验,在量程范围内均匀采样11个点,测量数据采集卡对应电压输出值,测量多次取平均值.假设作用在传感器的力向量F 1=[F i 1F i 2…F i 6]T ,i ∈n ,测量出各通道的输出为V i =[V i 1V i 2…V i 6]T ,i ∈6,由式(1)可得关于矩阵H 的第j 行元素的线性方程组(j ∈6): V 1j =F 11H j 1+F 12H j 2+…+F 16H j 6 V 2j =F 21H j 1+F 22H j 2+…+F 26H j 6 … V nj =F n 1H j 1+F n 2H j 2+…+F n 6H j 6(6)亦即V j =FH j j ∈6-用Matlab 求解线性方程V =H ×F 非常简单.要求得H ,Matlab 有两种方法.一种方法是用除法运算来求即,H =V/ F.另一种是用广义逆来求H =V 3pinv (F ).这两种解都是最小二乘意义上的解,结果是一致的.在测量了单维力作用下负载逐渐变化时各通道输出电压值后,需要对全部测量数据做线性拟合,来了解各维力/力矩之间的影响即耦合作用.我们使用Matlab 多项式拟合函数plotfit (),由于存在维间耦合,在单方向上加力时,会对其他方向上产生力或力矩作用.因此,381第3期 吴涓,曹效英等:M atlab 在六维腕力传感器系统标定中的应用 解耦矩阵非主对角元不全为零.最终我们计算得到的解耦矩阵:C = 8.7001 0.0624-0.0184 0.2977 0.01150.5690 0.1162 8.2939 0.1455-0.0604 0.1992-0.6765-0.1431-0.0056 7.0509 0.0461 0.0200 0.4375 0.0594 8.5497 0.3974 9.8246 0.2200-1.4152-9.4495-0.1121-0.1419-0.308410.2482-0.7219 1.4838-0.0557-0.0436-0.3934-0.3367 8.5424 该矩阵中C 5,1、C 4,2较大,接近主对角元.说明Fx 对My ,Fy 对Mx 的耦合作用相对于其它分量要大.图1显示单方向逐渐加力时,各主通道的输出变化情况.从图上可以得知主通道上单维力/力矩线性度很好,并且关于零点对称.图2为测量六维力/力矩数据的三维立体图,用三维表面函数surf 实现.其中,X 轴1-6分别表示Fx 2Mz 六个方向输出,Y 轴表示分别在这六个方向加力或力矩,Z 轴表示各方向对应输出值大小.该图实际就是解耦矩阵C 的立体显示.对角线上的尖峰对应于解耦矩阵主对角元,分别加Fx 、Fy 方向力时,Vmy 、Vmx 上出现两个尖峰,对应于解耦矩阵C 5,1、C 4,2.这很直观的说明了力与力矩之间的耦合作用.与上面的理论分析是一致的.图1 六维力/力矩对应电压输出2.4 动态特性研究腕力传感器的动态标定是在完成静态标定的基础上进行的,Matlab 的系统工具是一个很有力的动态特性分析工具.它的辨识模型可以是非参数模型类中的频域描述模型、脉冲响481 传 感 技 术 学 报 2001年应模型,也可以是参数模型类中的ARX 模型、B J 模型等.非参数模型是由腕力传感器的实测频响曲线和单位阶跃响应曲线直接获得传感器的时、频域的特性参数.而参数模型则是用有限参数来描述对象模型,求出传递函数,进而获得时频域的特性参数.以spa 函数为例,spa 函数的功能是利用频谱分析方法估计对象的频率响应和噪声频谱,利用这个函数我们能直接得到频率响应估计和噪声频谱估计的波特图.具体方法是,[g ,[phiv ]]=spa [z ]其中,z ———指对象的输入输出数据向量z =[y u ],y 、u 分别是各主通道输出电压值和输入力值构成的列向量;g ———频率响应函数估计G (e ωi );[phiv]———噪声的频谱估计Φv (ω).3 结 论 (1)利用Matlab 矩阵运算、多项式拟合以及平面图形处理函数,能够非常简便的求解腕力传感器的解耦矩阵,并能提高静态耦合率的精度.(2)利用Matlab 系统辨识工具箱(System Identification T oolbox ),能够建立腕力传感器的动态参数和非参数数学模型,确定腕力传感器的动态时频域性能指标,为估计传感器的性能、改进传感器的设计提供了依据.参考文献[1] 许欣等.Matlab 工具箱应用指示———控制工程篇,电子工业出版社,2000[2] 齐波、董能力.通过VC ++实现对M AT LAB 的调用,编程爱好者,http ://w w 2000[3] 刘正士等,六维腕力传感器动态性的实验研究与参数辨识———非参数模型,智能机器人传感技术实,1994年第二卷The Application of Matlab in the Demarcationof Robot Wrist Force SensorWU Juan C AO Xiaoying SONG Aiguo HUANG Weiyi(Dept.of instrument Science and Engineering ,S outheast Univ.,Nanjing 210096P.R.China )Abstract :This paper introduces a method on how to use Matlab function engine in VC programming.In this system ,Matlab function and toolbox are used to decouple the matrix and analysis the static and dynamic characterstics of the wrist sens or.K ey w ords :wrist force sens ormatlabstatic decouple作者简介吴涓(1978-),女,硕士研究生.专业为测试测量技术及仪器,研究方向为机器人传感器、机器人虚拟建模技术.581第3期 吴涓,曹效英等:M atlab 在六维腕力传感器系统标定中的应用 。