機械手實現(xiàn)靈巧抓取的

新型滑覺傳感器2012.4.261ppt精選版機械手實現(xiàn)靈巧抓取的

新型滑覺傳感器2012.4.261主要內(nèi)容：1.研究背景簡介2.滑覺傳感器的基本原理及組成結構

3.傳感器輸出信號的頻譜分析

4.基于滑覺傳感器的抓取力實時控制

5.全文總結及研究方向概述2ppt精選版主要內(nèi)容：1.研究背景簡介2.滑覺傳感器的基本原理及組成結1.研究背景簡介在機器人技術研究領域中，機械手是一種實際應用較廣泛的自動化機械裝置，涉及工業(yè)制造、醫(yī)學治療、軍事以及太空探索等領域。機械手必須具備以下特點：多自由度——實現(xiàn)物體的抓取，并進行一系列操作；軟抓取技術——實現(xiàn)機器人智能作業(yè)的關鍵技術之一；3ppt精選版1.研究背景簡介在機器人技術研究領軟抓取技術

使易碎物品的無損傷抓取成為現(xiàn)實，實現(xiàn)軟抓取需在機械手上安裝相應的傳感器以獲取抓取位置、抓取力以及滑動等信息。

滑覺傳感器是一種主要應用于檢測機械手手爪與被夾持物體之間相對滑動的裝置，其性能優(yōu)劣直接決定了機械手能否順利完成軟抓取任務。4ppt精選版軟抓取技術4ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

滑動傳感器的研究大多是通過物體滑動時將產(chǎn)生的物理變化量轉(zhuǎn)換為電信號來檢測物體是否產(chǎn)生滑動。Maeno等在對人手指墊有限元分析的基礎上，研制出一種模仿人抓取物體特征的滑覺傳感器。傳感器彈性接觸表面安裝有多個應變計，用于檢測滑動時凸脊的應變速度，通過檢測邊緣初始滑動時的振動信號判斷物體有無發(fā)生整體滑動趨勢。在未知物體重量和表面摩擦系數(shù)的情況下實現(xiàn)了對物體成功抓取。5ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滑動傳感器滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

天津大學研制的基于光電原理的機器人用滑覺傳感器，通過把物理的滑動信號轉(zhuǎn)變?yōu)楣庑盘枺霉怆娫压庑盘栟D(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘栠M行檢測獲取物體滑動信息。傳感器基本結構1.基座2.光電器件3.滑覺觸頭4.反射鏡面5.夾持工作面6ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀天津大學研制滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滑覺傳感器主要有電容式、壓阻式、磁敏式、光纖式和壓電式等類型。其中，壓電式應用較廣，可同時檢測觸覺和滑覺信號，但觸覺信號和滑覺信號的分離存在一定困難。

滑覺傳感器主要存在以下問題：物理尺寸較大，重量大；結構復雜，所需連接線較多；檢測精度低、靈敏度不高；對于形狀不規(guī)則的物體難以辨別接觸、非接觸以及滑動狀態(tài)；

隨著機器人工作環(huán)境的復雜化，對機械手的操作性能要求越來越高，尤其信息融合技術的發(fā)展，需要在一只機械手指上安裝多個滑覺傳感器，這就對傳感器的體積、精度以及結構等方面提出了更高的要求。7ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滑覺傳感器2.滑覺傳感器的基本原理及組成結構力敏導電硅橡膠及其特性力敏導電硅橡膠是一種性能優(yōu)良的柔性觸滑覺傳感器材料，是以導電材料為填充粒子，基體采用膠體的一種高分子復合材料，炭黑填充型導電材料應用較廣泛；Fig.(a)Initialstate(b)Currentrouteformation(c)Currentroutereduction(d)Currentrouterecovery

(a)(b)(c)(d)8ppt精選版2.滑覺傳感器的基本原理及組成結構力敏導電硅橡膠及其特性F傳感器的基本結構兩電極交替盤繞成螺旋結構（6mm×6mm），放置在環(huán)氧樹脂玻璃或柔軟紙板基底上，力敏導電橡膠安裝在電極的正上方。在滑覺傳感器工作過程中，通過檢測正負電極間的電壓信號并通過ADC將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，采用DSP芯片進行數(shù)字信號處理并輸出結果，判定物體是否產(chǎn)生滑動。Fig.Thebasicstructureofslipsensor9ppt精選版?zhèn)鞲衅鞯幕窘Y構Fig.ThebasicstructuA：物體受切向力產(chǎn)生切向變形，R增大，Vc增大；B：在切向力作用下，物體沿傳感器表面發(fā)生滑動的瞬時刻前，R不穩(wěn)定，傳感器輸出的電壓信號Vc表現(xiàn)為復雜的波動現(xiàn)象。Fig.Changeinvoltageimmediatelybeforeslip10ppt精選版A：物體受切向力產(chǎn)生切向變形，R增大，Vc增大；Fig.C小波變換小波變換是一種強有力的時頻分析工具，是在克服傅立葉變換缺點的基礎上發(fā)展而來的，已成功應用于信號處理、圖像處理、模式識別等眾多領域。小波變換在時域和頻域均具有很好的局部化特征，能夠提供目標信號各個頻率子段的頻率信息。小波基函數(shù)將小波母函數(shù)進行伸縮與平移：其中，a為尺度因子，τ為平移因子。稱是依賴參數(shù)a、τ的小波基函數(shù)。3.傳感器輸出信號的頻譜分析

數(shù)學顯微鏡小波變換通過平移母小波可獲得信號的時間信息，而通過縮放小波的寬度(尺度)可獲得信號的頻率特性。根據(jù)母小波的縮放和平移可計算計算小波的系數(shù)，小波系數(shù)表征小波和局部信號之間的相互關系。11ppt精選版小波變換小波基函數(shù)3.傳感器輸出信號的頻譜分析數(shù)學將任意L2(R)空間中的函數(shù)f(t)在小波基下進行展開，這種展開即為函數(shù)f(t)的連續(xù)小波變換。連續(xù)小波變換(ContinuousWaveletTransform,CWT)

變換過程選擇小波函數(shù)及其尺度a值。從信號的起始位置開始，將小波函數(shù)和信號進行比較，即計算小波系數(shù)，系數(shù)反映了這種波形的相關程度。沿時間軸移動小波函數(shù)，在新的位置計算小波系數(shù)，直至信號的終點。改變尺度a值，重復上述步驟12ppt精選版將任意L2(R)空間中的函數(shù)f(t)在小波基下離散小波變換(DiscreteWaveletTransform,DWT)連續(xù)小波變換的計算量較大，為減小小波變換系數(shù)冗余度，將小波基函數(shù)的a、τ限定在一些離散點上取值?？s放因子和平移因子一般都選擇為2^j的倍數(shù)。任意L2(R)空間中的函數(shù)f(t)離散小波變換為：DWT與CWT不同，在尺度—位移相平面上，它對應一些如圖所示的離散點，因此稱之為離散小波變換。

13ppt精選版離散小波變換(DiscreteWaveletTransf實驗裝置Fig.Experimentalapparatus:objectslipgeneratorAutomaticZ-stage輸出法向載荷；滑動傳感器水平放置；有機玻璃(20mm×20mm)；半球型受壓元件；Automaticlinearstage輸出拉力；力傳感器采樣頻率為10KHz；拉力使有機玻璃沿傳感器表面滑動，滑動速度為10mm/s；14ppt精選版實驗裝置Fig.Experimentalapparatu

物體滑動產(chǎn)生的信號頻率分量Fig.Experimentalresults:outputfromslipsensorandthetensileforceactingontheobject拉力的變化：1s~3s，拉力增大；3s以后，拉力為常量；物體在3s時刻從靜摩擦過渡到動摩擦，即有機玻璃與傳感器表面產(chǎn)生滑動；15ppt精選版物體滑動產(chǎn)生的信號頻率分量Fig.ExperimentaFig.CWTforobjectslip

①初始狀態(tài)，拉力較小，切向變形較小，電信號變化較小。信號中，高頻分量較少且能量較低；③拉力增大，切向變形變大在物體發(fā)生滑動瞬時刻前，電信號高頻分量迅速增多，最高頻率為1KHz或以上；通過檢測傳感器在某一時刻輸出電信號中是否包含高頻分量即可判斷物體是否產(chǎn)生初始滑動？

16ppt精選版Fig.CWTforobjectslip法向力變化產(chǎn)生的信號頻率分量

Fig.6.Experimentalsetup:applyingnormalforce

調(diào)整automaticZ-stage的位置，改變法向載荷Fn的大小，分析傳感器輸出的電信號，并對電信號進行連續(xù)小波變換處理。

17ppt精選版法向力變化產(chǎn)生的信號頻率分量Fig.6.ExperimFig.CWTonoutputforloadingandunloading法向載荷Fn變化過程中，電信號的頻率最大值為600Hz；

在機械手抓取物體的工作過程中，分析滑覺傳感器輸出的電信號中某一時刻是否包含高頻分量，就可以判斷物體在機械手抓取時有無產(chǎn)生滑動。18ppt精選版Fig.CWTonoutputforloading滑動判定的閾值設定及影響因素分析采用離散小波變換技術對傳感器輸出的電信號進行處理，提取電信號中的高頻分量，并設定某一合適的閾值，通過比較DWT的小波系數(shù)與閾值的關系判定物體是否發(fā)生初始滑動。實驗：(1)滑覺傳感器表面只有法向載荷Fn；(2)有機玻璃沿傳感器表面滑動，初始法向載荷Fn分別為2N、3N、4N；(3)改變滑動物體的表面性質(zhì)，分別采用布料、木材、紙，使物體沿滑覺傳感器表面滑動；傳感器輸出的瞬變電信號中也包含法向載荷Fn變化引起的頻率分量，這會對判定物體是否發(fā)生初始滑動產(chǎn)生一定的干擾，這就提出了如何高效、快捷地判定物體有無產(chǎn)生初始滑動？19ppt精選版滑動判定的閾值設定及影響因素分析采(1)滑覺傳感器表面只有法向載荷Fn只改變作用于傳感器表面的法向載荷Fn的大小，對傳感器輸出信號進行離散小波變換處理，其小波系數(shù)波動較小(±0.005)，閾值設定為±0.01。Fig.Analysisresults:DWTforloadingandunloading20ppt精選版(1)滑覺傳感器表面只有法向載荷Fn(2)有機玻璃沿傳感器表面滑動，初始法向載荷Fn分別設置為2N、3N、4N

盡管初始法向載荷Fn設置為不同的值，分別為2N、3N、4N，但是在物體發(fā)生初始滑動的瞬時刻前，均表現(xiàn)為DWT處理結果的小波系數(shù)超出了設定的閾值(±0.01)范圍。Fig.Analysisresults:DWTforobjectslip.Initialnormalforceis2N,3N,4N,respectively21ppt精選版(2)有機玻璃沿傳感器表面滑動，初始法向載荷Fn分別設置為2(3)分別采用布料、木材、紙改變滑動物體的表面性質(zhì)分別采用布料、木材、紙等材料改變滑動物體的表面性質(zhì)進行滑動實驗，均表現(xiàn)為DWT處理結果的小波系數(shù)超出了設定的閾值(±0.01)范圍，說明該滑動傳感器同樣適用于檢測上述三種材料表面的物體滑動特性。Fig.Analysisresults:DWTforobjectslip.Slidingobjectiscloth,wood,paper,respectively22ppt精選版(3)分別采用布料、木材、紙改變滑動物體的表面性質(zhì)根據(jù)實驗可知：在對傳感器輸出信號進行離散小波變換處理的基礎上，通過比較小波系數(shù)與所設定的閾值，可以將法向載荷Fn變化產(chǎn)生的電信號與物體發(fā)生滑動產(chǎn)生的電信號區(qū)分出來，從而高效、快捷地判斷物體有無發(fā)生初始滑動，對于表面特性不同的物體進行滑動檢測仍然有效。23ppt精選版根據(jù)實驗可知：23ppt精選版4.基于滑覺傳感器的抓取力實時控制Fig.Parallelhandwithinstalledslipsensors機械手單向運動，實現(xiàn)位置精確控制，控制周期為10ms；機械手左右手指各安裝有滑覺傳感器，傳感器將輸出信號實時反饋給機械手，控制抓取力并判斷當前的狀態(tài)；六軸力/力矩傳感器安裝在機械手右側(cè)，主要用于側(cè)量機械手的抓取力；激光位移傳感器用于測量實驗過程中物體垂直方向滑動的位移大??；24ppt精選版4.基于滑覺傳感器的抓取力實時控制Fig.Parallel

M1：

①機械手以最小力抓取一個空塑料瓶，機械手處于夾緊狀態(tài)；②向空塑料瓶中加入微小塑料顆粒，即逐步增大被抓取物體的重量；③當塑料瓶整體重量接近由抓取力產(chǎn)生的摩擦力時，塑料瓶有向下滑動趨勢；

④當滑覺傳感器檢測出塑料瓶出現(xiàn)初始滑動的趨勢，迅速增大機械手的抓取力使被抓取物體恢復到被夾緊狀態(tài)。機械手可以根據(jù)被抓取物體的重量變化實時調(diào)整抓取力，使被抓取物體始終保持被夾緊狀態(tài)而不發(fā)生滑動；Fig.Motion1:increasinggrippingforcewhileholdinganobjectwithincreasingweight25ppt精選版M1：Fig.Motion1:increa

M2：

①機械手以較大力抓取一定重量的塑料瓶；②機械手逐漸減小抓取力；③當滑覺傳感器檢測出塑料瓶出現(xiàn)滑動的趨勢，迅速適度增大機械手的抓取力使被抓取物體恢復到被夾緊狀態(tài)；重復上述過程，機械手可以實現(xiàn)以最小力抓取該物體。實驗過程中，被抓取物體只產(chǎn)生了0.5mm位移。Fig.Motion2:incrementallydecreasinggrippingforceandthenincreasinggrippingforcewhentheobjectslipisdetected26ppt精選版M2：Fig.Motion2:increm27ppt精選版27ppt精選版5.全文總結及研究方向概述

在研究力敏導電橡膠材料基本特性的基礎上，研發(fā)了一種新型的滑覺傳感器。傳感器優(yōu)點采用橡膠敏感材料，質(zhì)量輕，型面高度只有0.5mm，易于實現(xiàn)微小型化，最小尺寸可達到3mm×3mm×0.5mm；傳感器只需4根接線，無信號放大電路，結構簡單；靈敏度高，精度高，操作方便；

實驗研究表明，機械手通過安裝滑覺傳感器可以根據(jù)被抓取物體的重量變化實時調(diào)整抓取力大小，并可以實現(xiàn)以最小的抓取力成功抓取物體，而未出現(xiàn)滑落現(xiàn)象，可靠性較好。28ppt精選版5.全文總結及研究方向概述在研研究方向：采用更合適的信號處理技術對滑覺傳感器的輸出信號進行處理，進一步研究傳感器輸出信號的特性；改進傳感器結構，電極布置、壓敏導電橡膠的選型及滑動物體表面的摩擦性質(zhì)研究；研究將滑覺傳感器應用于多手指機械手中的應用；Fig.High-speedrobothandsystem29ppt精選版研究方向：Fig.High-speedrobo基于滑動檢測的多手指機械手操作30ppt精選版基于滑動檢測的多手指機械手操作30ppt精選版基于滑動檢測的多手指機械手抓取力控制31ppt精選版基于滑動檢測的多手指機械手抓取力控制31ppt精選版機械手實現(xiàn)靈巧抓取的

新型滑覺傳感器2012.4.2632ppt精選版機械手實現(xiàn)靈巧抓取的

新型滑覺傳感器2012.4.261主要內(nèi)容：1.研究背景簡介2.滑覺傳感器的基本原理及組成結構

3.傳感器輸出信號的頻譜分析

4.基于滑覺傳感器的抓取力實時控制

5.全文總結及研究方向概述33ppt精選版主要內(nèi)容：1.研究背景簡介2.滑覺傳感器的基本原理及組成結1.研究背景簡介在機器人技術研究領域中，機械手是一種實際應用較廣泛的自動化機械裝置，涉及工業(yè)制造、醫(yī)學治療、軍事以及太空探索等領域。機械手必須具備以下特點：多自由度——實現(xiàn)物體的抓取，并進行一系列操作；軟抓取技術——實現(xiàn)機器人智能作業(yè)的關鍵技術之一；34ppt精選版1.研究背景簡介在機器人技術研究領軟抓取技術

使易碎物品的無損傷抓取成為現(xiàn)實，實現(xiàn)軟抓取需在機械手上安裝相應的傳感器以獲取抓取位置、抓取力以及滑動等信息。

滑覺傳感器是一種主要應用于檢測機械手手爪與被夾持物體之間相對滑動的裝置，其性能優(yōu)劣直接決定了機械手能否順利完成軟抓取任務。35ppt精選版軟抓取技術4ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

滑動傳感器的研究大多是通過物體滑動時將產(chǎn)生的物理變化量轉(zhuǎn)換為電信號來檢測物體是否產(chǎn)生滑動。Maeno等在對人手指墊有限元分析的基礎上，研制出一種模仿人抓取物體特征的滑覺傳感器。傳感器彈性接觸表面安裝有多個應變計，用于檢測滑動時凸脊的應變速度，通過檢測邊緣初始滑動時的振動信號判斷物體有無發(fā)生整體滑動趨勢。在未知物體重量和表面摩擦系數(shù)的情況下實現(xiàn)了對物體成功抓取。36ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滑動傳感器滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

天津大學研制的基于光電原理的機器人用滑覺傳感器，通過把物理的滑動信號轉(zhuǎn)變?yōu)楣庑盘枺霉怆娫压庑盘栟D(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘栠M行檢測獲取物體滑動信息。傳感器基本結構1.基座2.光電器件3.滑覺觸頭4.反射鏡面5.夾持工作面37ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀天津大學研制滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滑覺傳感器主要有電容式、壓阻式、磁敏式、光纖式和壓電式等類型。其中，壓電式應用較廣，可同時檢測觸覺和滑覺信號，但觸覺信號和滑覺信號的分離存在一定困難。

滑覺傳感器主要存在以下問題：物理尺寸較大，重量大；結構復雜，所需連接線較多；檢測精度低、靈敏度不高；對于形狀不規(guī)則的物體難以辨別接觸、非接觸以及滑動狀態(tài)；

隨著機器人工作環(huán)境的復雜化，對機械手的操作性能要求越來越高，尤其信息融合技術的發(fā)展，需要在一只機械手指上安裝多個滑覺傳感器，這就對傳感器的體積、精度以及結構等方面提出了更高的要求。38ppt精選版滑覺傳感器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滑覺傳感器2.滑覺傳感器的基本原理及組成結構力敏導電硅橡膠及其特性力敏導電硅橡膠是一種性能優(yōu)良的柔性觸滑覺傳感器材料，是以導電材料為填充粒子，基體采用膠體的一種高分子復合材料，炭黑填充型導電材料應用較廣泛；Fig.(a)Initialstate(b)Currentrouteformation(c)Currentroutereduction(d)Currentrouterecovery

(a)(b)(c)(d)39ppt精選版2.滑覺傳感器的基本原理及組成結構力敏導電硅橡膠及其特性F傳感器的基本結構兩電極交替盤繞成螺旋結構（6mm×6mm），放置在環(huán)氧樹脂玻璃或柔軟紙板基底上，力敏導電橡膠安裝在電極的正上方。在滑覺傳感器工作過程中，通過檢測正負電極間的電壓信號并通過ADC將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，采用DSP芯片進行數(shù)字信號處理并輸出結果，判定物體是否產(chǎn)生滑動。Fig.Thebasicstructureofslipsensor40ppt精選版?zhèn)鞲衅鞯幕窘Y構Fig.ThebasicstructuA：物體受切向力產(chǎn)生切向變形，R增大，Vc增大；B：在切向力作用下，物體沿傳感器表面發(fā)生滑動的瞬時刻前，R不穩(wěn)定，傳感器輸出的電壓信號Vc表現(xiàn)為復雜的波動現(xiàn)象。Fig.Changeinvoltageimmediatelybeforeslip41ppt精選版A：物體受切向力產(chǎn)生切向變形，R增大，Vc增大；Fig.C小波變換小波變換是一種強有力的時頻分析工具，是在克服傅立葉變換缺點的基礎上發(fā)展而來的，已成功應用于信號處理、圖像處理、模式識別等眾多領域。小波變換在時域和頻域均具有很好的局部化特征，能夠提供目標信號各個頻率子段的頻率信息。小波基函數(shù)將小波母函數(shù)進行伸縮與平移：其中，a為尺度因子，τ為平移因子。稱是依賴參數(shù)a、τ的小波基函數(shù)。3.傳感器輸出信號的頻譜分析

數(shù)學顯微鏡小波變換通過平移母小波可獲得信號的時間信息，而通過縮放小波的寬度(尺度)可獲得信號的頻率特性。根據(jù)母小波的縮放和平移可計算計算小波的系數(shù)，小波系數(shù)表征小波和局部信號之間的相互關系。42ppt精選版小波變換小波基函數(shù)3.傳感器輸出信號的頻譜分析數(shù)學將任意L2(R)空間中的函數(shù)f(t)在小波基下進行展開，這種展開即為函數(shù)f(t)的連續(xù)小波變換。連續(xù)小波變換(ContinuousWaveletTransform,CWT)

變換過程選擇小波函數(shù)及其尺度a值。從信號的起始位置開始，將小波函數(shù)和信號進行比較，即計算小波系數(shù)，系數(shù)反映了這種波形的相關程度。沿時間軸移動小波函數(shù)，在新的位置計算小波系數(shù)，直至信號的終點。改變尺度a值，重復上述步驟43ppt精選版將任意L2(R)空間中的函數(shù)f(t)在小波基下離散小波變換(DiscreteWaveletTransform,DWT)連續(xù)小波變換的計算量較大，為減小小波變換系數(shù)冗余度，將小波基函數(shù)的a、τ限定在一些離散點上取值。縮放因子和平移因子一般都選擇為2^j的倍數(shù)。任意L2(R)空間中的函數(shù)f(t)離散小波變換為：DWT與CWT不同，在尺度—位移相平面上，它對應一些如圖所示的離散點，因此稱之為離散小波變換。

44ppt精選版離散小波變換(DiscreteWaveletTransf實驗裝置Fig.Experimentalapparatus:objectslipgeneratorAutomaticZ-stage輸出法向載荷；滑動傳感器水平放置；有機玻璃(20mm×20mm)；半球型受壓元件；Automaticlinearstage輸出拉力；力傳感器采樣頻率為10KHz；拉力使有機玻璃沿傳感器表面滑動，滑動速度為10mm/s；45ppt精選版實驗裝置Fig.Experimentalapparatu

物體滑動產(chǎn)生的信號頻率分量Fig.Experimentalresults:outputfromslipsensorandthetensileforceactingontheobject拉力的變化：1s~3s，拉力增大；3s以后，拉力為常量；物體在3s時刻從靜摩擦過渡到動摩擦，即有機玻璃與傳感器表面產(chǎn)生滑動；46ppt精選版物體滑動產(chǎn)生的信號頻率分量Fig.ExperimentaFig.CWTforobjectslip

①初始狀態(tài)，拉力較小，切向變形較小，電信號變化較小。信號中，高頻分量較少且能量較低；③拉力增大，切向變形變大在物體發(fā)生滑動瞬時刻前，電信號高頻分量迅速增多，最高頻率為1KHz或以上；通過檢測傳感器在某一時刻輸出電信號中是否包含高頻分量即可判斷物體是否產(chǎn)生初始滑動？

47ppt精選版Fig.CWTforobjectslip法向力變化產(chǎn)生的信號頻率分量

Fig.6.Experimentalsetup:applyingnormalforce

調(diào)整automaticZ-stage的位置，改變法向載荷Fn的大小，分析傳感器輸出的電信號，并對電信號進行連續(xù)小波變換處理。

48ppt精選版法向力變化產(chǎn)生的信號頻率分量Fig.6.ExperimFig.CWTonoutputforloadingandunloading法向載荷Fn變化過程中，電信號的頻率最大值為600Hz；

在機械手抓取物體的工作過程中，分析滑覺傳感器輸出的電信號中某一時刻是否包含高頻分量，就可以判斷物體在機械手抓取時有無產(chǎn)生滑動。49ppt精選版Fig.CWTonoutputforloading滑動判定的閾值設定及影響因素分析采用離散小波變換技術對傳感器輸出的電信號進行處理，提取電信號中的高頻分量，并設定某一合適的閾值，通過比較DWT的小波系數(shù)與閾值的關系判定物體是否發(fā)生初始滑動。實驗：(1)滑覺傳感器表面只有法向載荷Fn；(2)有機玻璃沿傳感器表面滑動，初始法向載荷Fn分別為2N、3N、4N；(3)改變滑動物體的表面性質(zhì)，分別采用布料、木材、紙，使物體沿滑覺傳感器表面滑動；傳感器輸出的瞬變電信號中也包含法向載荷Fn變化引起的頻率分量，這會對判定物體是否發(fā)生初始滑動產(chǎn)生一定的干擾，這就提出了如何高效、快捷地判定物體有無產(chǎn)生初始滑動？50ppt精選版滑動判定的閾值設定及影響因素分析采(1)滑覺傳感器表面只有法向載荷Fn只改變作用于傳感器表面的法向載荷Fn的大小，對傳感器輸出信號進行離散小波變換處理，其小波系數(shù)波動較小(±0.005)，閾值設定為±0.01。Fig.Analysisresults:DWTforloadingandunloading51ppt精選版(1)滑覺傳感器表面只有法向載荷Fn(2)有機玻璃沿傳感器表面滑動，初始法向載荷Fn分別設置為2N、3N、4N

盡管初始法向載荷Fn設置為不同的值，分別為2N、3N、4N，但是在物體發(fā)生初始滑動的瞬時刻前，均表現(xiàn)為DWT處理結果的小波系數(shù)超出了設定的閾值(±0.01)范圍。Fig.Analysisresults:DWTforobjectslip.Initialnormalforceis2N,3N,4N,respectively52ppt精選版(2)有機玻璃沿傳感器表面滑動，初始法向載荷Fn分別設置為2(3)分別采用布料、木材、紙改變滑動物體的表面性質(zhì)分別采用布料、木材、紙等材料改變滑動物體的表面性質(zhì)進行滑動實驗，均表現(xiàn)為DWT處理結果的小波系數(shù)超出了設定的閾值(±0.01)范圍，說明該滑動傳感器同樣適用于檢測上述三種材料表面的物體滑動特性。Fig.Analysisresults:DWTforobjectslip.Slidingobjectiscloth,wood,paper,respectively53ppt精選版(3)分別采用布料、木材、紙改變滑動物體的表面性質(zhì)根據(jù)實驗可知：在對傳感器輸出信號進行離散小波變換處理的基礎上，通過比較小波系數(shù)與所設定的閾值，可以將法向載荷Fn變化產(chǎn)生的電信號與物體發(fā)生滑動產(chǎn)生的電信號區(qū)分出來，從而高效、快捷地判斷物體有無發(fā)生初始滑動，對于表面特性不同的物體進行滑動檢測仍然有效。54ppt精選版根據(jù)實驗可知：23ppt精選版4.基于滑覺傳感器的抓取力實時控制Fig.Parallelhandwithinstalledslipsensors機械手單向運動，實現(xiàn)位置精確控制，控制周期為10ms；機械手左右手指各安裝有滑覺傳感器，傳感器將輸出信號實時反饋給機械手，控制抓取力并判斷當前的狀態(tài)；六軸力/力矩傳感器安裝在機械手右側(cè)，主要用于側(cè)量機械手的抓取力；