基于阵列式触觉传感器的操作意图实时感知

针对协作型机器人,自主研发了一款柔性阵列式触觉传感器,将其封装为可感知人手抓握姿态与力大小的触觉手柄,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的可区分人手松抓握、紧抓握与无意间触碰触觉手柄3种模式状态的方法,识别准确率达到98.2%。提出一种可变导纳控制策略,利用人手抓握手柄状态,实时调节机械臂虚拟阻尼,基于此触觉手柄可实时感知人手局部变换姿态,准确估计操作者操作意图,并将局部感知信息传输给机器人控制其运动,以UR协作型机器人为实验平台,以触觉手柄为感知输入并进行人机交互实验,对机械臂运动精度做了评价。实验表明触觉手柄具有良好的意图感知能力。