【摘要】：實(shí)現(xiàn)像人手一樣的多指靈巧智能假手一直是仿人機(jī)器人和智能假肢領(lǐng)域的追求目標(biāo),而智能假手要完成各種復(fù)雜精細(xì)的操作則離不開高性能的觸覺(jué)感知功能來(lái)提供與外界交互的接觸信息。目前,觸覺(jué)傳感技術(shù)在實(shí)現(xiàn)基本的傳感檢測(cè)性能、單元柔性化等方面已取得了較大的發(fā)展,但仍存在普遍缺少柔性皮膚層封裝、難以整合穩(wěn)定的動(dòng)靜態(tài)傳感檢測(cè)能力、接觸信息識(shí)別過(guò)于依賴高密度陣列但依然有檢測(cè)盲區(qū)等問(wèn)題。為此,本論文采用理論分析和實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合的方式,開展了觸覺(jué)傳感陣列柔性皮膚層的接觸力學(xué)分析、新型固液復(fù)合式傳感結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及制造和接觸信息反解方法等方面的研究。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1)研究觸覺(jué)傳感陣列柔性皮膚層的力學(xué)傳導(dǎo)特性。針對(duì)人手皮膚的基本力學(xué)特性,并結(jié)合接觸狀態(tài)的性能要求,確定了仿生皮膚材料須滿足的力學(xué)本構(gòu)關(guān)系。分別建立了柔性皮膚層的接觸數(shù)學(xué)模型和有限元仿真模型,具體分析了柔性皮膚層對(duì)接觸壓力的傳導(dǎo)規(guī)律,即在縱向空間具有急劇的衰減性而在橫向空間具有較強(qiáng)的耦合性。對(duì)PDMS仿生皮膚材料進(jìn)行了基本力學(xué)性能測(cè)試,并搭建了壓力傳感陣列自動(dòng)加載實(shí)驗(yàn)平臺(tái),進(jìn)一步通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了接觸壓力在柔性皮膚層中的傳導(dǎo)規(guī)律。2)研究固液復(fù)合式觸覺(jué)傳感陣列的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與制造工藝。針對(duì)柔性皮膚層帶來(lái)的接觸壓力衰減問(wèn)題和硅敏感單元的硬脆性問(wèn)題,提出了一種固液復(fù)合式觸覺(jué)傳感結(jié)構(gòu),分別建立了彈簧系統(tǒng)力學(xué)模型和有限元仿真模型來(lái)分析柔性腔體層內(nèi)液體壓力傳導(dǎo)性能,結(jié)果顯示該結(jié)構(gòu)既保證了原有柔性皮膚層的柔軟易變性的機(jī)械性能要求,也有效減弱了傳統(tǒng)皮膚層的力學(xué)衰減性。研究固液復(fù)合式觸覺(jué)傳感陣列的制造工藝和封裝工藝,并成功制備了3×3傳感陣列樣品。分別搭建了觸覺(jué)傳感陣列的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)力學(xué)性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并對(duì)制備的觸覺(jué)傳感陣列樣品進(jìn)行基本的力學(xué)性能測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該觸覺(jué)傳感陣列滿足觸覺(jué)感知的基本力學(xué)性能要求:單元測(cè)力范圍為0～1.6N,最小敏感力達(dá)到5mN,動(dòng)態(tài)激勵(lì)頻響范圍為5～400Hz。3)研究柔性觸覺(jué)傳感陣列的接觸壓力反解方法。針對(duì)柔性皮膚層對(duì)接觸壓力的耦合性以及傳感陣列本身的稀疏性共同引起的空間分辨率不足問(wèn)題,提出了一種基于相關(guān)分析的觸覺(jué)傳感陣列接觸壓力反解方法,闡明了相關(guān)分析用于接觸壓力反解的基本思想,通過(guò)柔性皮膚層在彈性半空間下的接觸壓力模型分析了該方法的適用原理,并且編寫了具體的實(shí)現(xiàn)算法。搭建了高精度自動(dòng)加載實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),利用已制備的3X3固液復(fù)合式觸覺(jué)傳感陣列樣品進(jìn)行了反解實(shí)驗(yàn)研究,反解實(shí)驗(yàn)的平均位置誤差為0.46mm,平均幅值誤差為0.043N,滿足觸覺(jué)感知對(duì)接觸壓力識(shí)別的空間分辨率和幅值分辨率要求。4)研究柔性觸覺(jué)傳感陣列的物體曲率識(shí)別方法。根據(jù)赫茲接觸理論分析了柔性皮膚層中的應(yīng)力變化與物體接觸曲率半徑之間的映射關(guān)系,說(shuō)明觸覺(jué)感知用于物體曲率識(shí)別的可行性,進(jìn)而分別建立了曲面類型分類識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和曲率半徑預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于物體曲率識(shí)別。制備了平面、凸球面和凸柱面三種形狀以及曲率半徑在1～3 0 mm之間的實(shí)驗(yàn)樣品,并利用已搭建的自動(dòng)加載實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行接觸加載實(shí)驗(yàn)獲取樣本數(shù)據(jù),然后進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試,測(cè)試結(jié)果顯示,建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠消除不同加載位置和接觸方向的影響,比較有效地預(yù)測(cè)凸球面和凸柱面物體表面曲率半徑,平均預(yù)測(cè)誤差為1.87mm,且有81.8%的預(yù)測(cè)誤差小于3mm。
【圖文】：

圖１－１英國(guó)ＳｈａｄｏｗＲｏｂｏｔ公司的ＳｈａｄｏｗＤｅｘｔｅｒｏｕｓＨａｎｄ［１６］：邋（ａ）無(wú)觸覺(jué)傳感器模式；（ｂ）安裝逡逑有ＢｉｏＴａｃ觸覺(jué)傳感器的摸式

圖１－２帶觸覺(jué)傳感器的研究型智能假手：（ａ）美國(guó)ＭＰＬ模塊化假肢手［２１］；邋（ｂ）意大利Ｓｍａｒｔｈａｎｄ逡逑假手【２２】；（ｃ）日本Ｇｉｆｂ邋Ｈａｎｄ邋ＩＩＩ假手【２３】；（ｄ）意大利Ｃｙｂｅｒｈａｎｄ假手［２５］；邋（ｅ）中國(guó)ＨＩＴＡＰＨ逡逑
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP212;TP183

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本文編號(hào)：2655253