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西北工業(yè)大學(xué):計(jì)算機(jī)輔助的超穩(wěn)健軟體機(jī)器人應(yīng)變傳感器

更新時(shí)間:2025-03-15   點(diǎn)擊次數(shù):262次

柔性應(yīng)變傳感器對(duì)實(shí)現(xiàn)軟體機(jī)器人運(yùn)動(dòng)感知和自主巡航至關(guān)重要。然而,軟體機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)的工作環(huán)境中的連續(xù)變形對(duì)應(yīng)變傳感器的按需制造和長期穩(wěn)健性帶來了挑戰(zhàn)。這需要精確的傳感器建模以及傳感器力-電耦合結(jié)構(gòu)的可控制造。


該論文介紹了一種計(jì)算機(jī)輔助的傳感器設(shè)計(jì)。研究人員采用環(huán)境穩(wěn)定的單壁碳納米管(SWNT)來制備應(yīng)變傳感器。通過激光輔助方法,精確制造傳感器的微納結(jié)構(gòu)紋理,顯示出高度可控的微裂紋生長行為和靈活可調(diào)的傳感器特性。通過輸入包括裂紋密度和微納褶皺特征在內(nèi)的傳感器結(jié)構(gòu)參數(shù),建立相應(yīng)的有限元分析(FEA)模型,模擬力-電雙物理場演變,高精度地預(yù)測了不同傳感器的傳感曲線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于可控的裂紋生長和微納褶皺特征,實(shí)現(xiàn)了傳感器的良好穩(wěn)健性。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了軟體機(jī)器人的自主感知和巡航系統(tǒng)。


研究背景和主要成果

軟體機(jī)器人具有靈活的身體變形和出色的運(yùn)動(dòng)敏捷性,為其在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的動(dòng)態(tài)任務(wù)提供了靈活、安全的交互。為了使軟體機(jī)器人能夠智能地和環(huán)境交互,需要在機(jī)器人身體結(jié)構(gòu)中集成柔性應(yīng)變傳感器。它可以實(shí)時(shí)感知各種環(huán)境刺激,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人本體運(yùn)動(dòng)和周圍環(huán)境的靈敏感知,為機(jī)器人自主巡航奠定基礎(chǔ)。然而,機(jī)器人的高自由度連續(xù)體變形和多模態(tài)運(yùn)動(dòng)對(duì)應(yīng)變傳感器的設(shè)計(jì)提出了巨大的挑戰(zhàn)。一方面,為了滿足具有不同運(yùn)動(dòng)行為或身體尺寸的軟體機(jī)器人的差異化感知需求,亟需實(shí)現(xiàn)傳感器性能的按需設(shè)計(jì)(靈敏度和線性工作窗口)。而這通常需要探索不同的設(shè)計(jì)原理和多次試錯(cuò)實(shí)驗(yàn),耗時(shí)耗力,效率低下。另一種方法是開發(fā)傳感器建模工具,利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)或物理模擬,根據(jù)器件組成和形態(tài)對(duì)傳感器特性進(jìn)行模擬和優(yōu)化。然而,這種方法面臨著傳統(tǒng)柔性應(yīng)變傳感器無法準(zhǔn)確預(yù)測其結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演變的挑戰(zhàn)。


另一方面,在當(dāng)前軟體機(jī)器人技術(shù)發(fā)展中,傳感器的穩(wěn)健性問題日益受到重視。當(dāng)前的柔性應(yīng)變傳感器的穩(wěn)定性測試往往局限于單調(diào)和重復(fù)的條件,無法復(fù)現(xiàn)軟體機(jī)器人的真實(shí)復(fù)雜的工作環(huán)境。在實(shí)際應(yīng)用中,軟體機(jī)器人需要在多變且嘈雜的環(huán)境中運(yùn)作,常面臨著外力干擾和意外變形。這要求軟體機(jī)器人的傳感系統(tǒng)即使在間歇性工作和變頻操作下也能保持穩(wěn)定。然而,大部分傳感器在動(dòng)態(tài)監(jiān)測中易受到材料或結(jié)構(gòu)破壞的影響,進(jìn)而導(dǎo)致信號(hào)失真和反饋能力下降。因此,開發(fā)能在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中保持高度魯棒性的傳感器,是推進(jìn)軟體機(jī)器人技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用的重要一環(huán)。


在此,西北工業(yè)大學(xué)黃維院士團(tuán)隊(duì)楊海濤教授和新加坡國立大學(xué)Ho Ghim Wei教授團(tuán)隊(duì)解決了軟體機(jī)器人傳感器的建模和穩(wěn)定性難題。通過精準(zhǔn)的激光加工技術(shù)和定制化的微裂紋紋理,實(shí)現(xiàn)了傳感器特性的精確控制和建模。借助有限元分析模型,實(shí)現(xiàn)了傳感器在復(fù)雜力學(xué)負(fù)載下響應(yīng)曲線的模擬,確保了在條件下的長期穩(wěn)定性。特別的,這些傳感器在面對(duì)高達(dá)50%應(yīng)變、10萬次循環(huán)負(fù)載以及0-23 Hz的動(dòng)態(tài)頻率變化時(shí),展現(xiàn)出了優(yōu)異的魯棒性。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這種傳感系統(tǒng)被成功集成于軟體機(jī)器人中,實(shí)現(xiàn)了精確的軌跡追蹤(機(jī)器人軌跡預(yù)測誤差<4%)和環(huán)境感知(地形高度感知誤差<10%),顯著提升了機(jī)器人的自主巡航能力。此項(xiàng)成果標(biāo)志著軟體機(jī)器人技術(shù)在本體感知和自主決策領(lǐng)域邁出了重要一步。

研究要點(diǎn)

要點(diǎn)1:作者開發(fā)了一種計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)的傳感器,建立了基于褶皺內(nèi)可編程裂紋陣列(PCAM)的傳感器力-電雙物理場模型。這一模型能夠在無需實(shí)驗(yàn)的情況下,通過輸入結(jié)構(gòu)參數(shù)ρ(裂紋密度)和φ(熱收縮率)來準(zhǔn)確預(yù)測傳感器在不同應(yīng)變下的電阻變化,與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合良好(圖2)。研究還發(fā)現(xiàn),φ值的變化對(duì)SWNT層的楊氏模量有影響,當(dāng)φ增大時(shí),楊氏模量下降,這是由于微納褶皺結(jié)構(gòu)的變化所致。這些發(fā)現(xiàn)不僅驗(yàn)證了有限元工具在傳感器性能預(yù)測中的有效性,還深入理解了傳感器的設(shè)計(jì)原理,并證明了通過調(diào)整ρ和φ值來優(yōu)化傳感器性能的可能性。

要點(diǎn)2:作者研究了PCAM傳感器在不間斷機(jī)械變形下的穩(wěn)健性,其中包括“拉伸→扭轉(zhuǎn)→拉伸→彎曲→拉伸"組成的動(dòng)態(tài)機(jī)械載荷序列(圖3)。研究發(fā)現(xiàn),相較于無微納特征的平面?zhèn)鞲衅鞯拇蠓秶男盘?hào)波動(dòng),PCAM傳感器在多次拉伸過程中保持穩(wěn)定,具有一致的感測信號(hào)。此外,在動(dòng)態(tài)工作頻率范圍內(nèi),PCAM傳感器表現(xiàn)出穩(wěn)定的傳感響應(yīng),使其可廣泛應(yīng)用于軟體機(jī)器人中。

要點(diǎn)3:作者將PCAM傳感器成功集成到不同類型的軟體機(jī)器人中,包括折紙機(jī)器人、氣動(dòng)機(jī)器人和微型機(jī)器人(圖4)。這些傳感器能在機(jī)器人變形后保持功能完整,實(shí)現(xiàn)多模態(tài)運(yùn)動(dòng)監(jiān)測、表面識(shí)別和障礙物檢測。通過探究傳感信號(hào)與機(jī)器人動(dòng)作狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián),研究者建立了一個(gè)智能傳感器網(wǎng)絡(luò),并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法精確預(yù)測了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡,模型的相對(duì)誤差(RE)和誤差(AE)分別低于4%和3cm(圖5)。這種技術(shù)使得集成PCAM傳感器的機(jī)器人能夠通過對(duì)周圍環(huán)境的感知進(jìn)行自主導(dǎo)航(圖6)。

總結(jié):本研究成功研發(fā)出了一種計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)的應(yīng)變傳感器,利用褶皺內(nèi)裂紋編程陣列,實(shí)現(xiàn)了傳感器的高度定制和超穩(wěn)定性。這種PCAM傳感器通過控制裂紋密度和收縮率等參數(shù),精確調(diào)節(jié)其靈敏度和工作范圍,并利用有限元工具進(jìn)行高精度傳感建模。該傳感器在各種復(fù)雜條件下展現(xiàn)出的魯棒性,適用于各規(guī)模的軟體機(jī)器人,增強(qiáng)了機(jī)器人的感知和智能巡航能力。此外,通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法集成到傳感器增強(qiáng)的折紙機(jī)器人中,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的高精度軌跡預(yù)測和環(huán)境感知,能夠有效執(zhí)行從密閉空間操作到遠(yuǎn)程控制等多樣化任務(wù)。這項(xiàng)技術(shù)不僅為軟體機(jī)器人在未知環(huán)境中的應(yīng)用開辟了新路徑,也為實(shí)現(xiàn)更高層次的機(jī)器人協(xié)同工作和群體智能提供了強(qiáng)有力的支持,展望未來,通過進(jìn)一步開發(fā)集成多傳感器的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,軟體機(jī)器人的能力和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒌玫礁鼜V泛的拓展。


來源:傳感器專家網(wǎng)

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