行业分类-设备装置-一种视觉触觉融合的步态识别系统及识别方法

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |

用于指尖感应的高密度柔性触觉传感器阵列

摩擦触觉感知有限元模型研究，张建凯，唐玮，触觉感知对人类感知周围世界具有至关重要的作用，通常，手指触摸时的触觉感知与手指内部的机械响应关系密切。本文建立具有非线性

面向自然人机交互的力触觉再现方法综述.pdf,力触觉再现技术借助力触觉人机接口设备，提供了操作者与虚拟环境之间的力触觉交互，使得操作者能够主动地触摸、感知和操纵虚拟物体，从而有效增强了虚拟现实等系统的真实感和沉浸感，进一步拓展了虚拟现实等技术的应用领域。传统的穿戴式、力反馈操纵杆式力触觉再现设备在便携性、操作空间等方面存在局限性，随着计算机技术与消费电子的快速发展，面向自然交互的力触觉再现方法受到广泛的关注。评述了传统的穿戴式、力反馈操纵杆式力触觉再现设备后，重点阐述了非固定式和非接触式的两类面向自然交互的力触觉再现方法。在对比分析不同的力触觉再现方法之间的差异后，探讨了面向自然交互的力触觉再现方法的未来发展方向。

针对现有的综述难以全面涵盖在触觉反馈遥操作控制领域的新成果与新方向这一问题，分析了传统双向控制结构，对国内外新提出的改进四通道控制方法、移动机器人异构双向控制、多向控制结构、通信干扰观测器等方法进行了论述。对关键的四通道控制方法进行了实验和评价，分析了存在定常／时变通信延迟时的稳定控制方法，从而理清了遥操作机器人控制领域的研究脉络与方向。研究结果表明，触觉反馈遥操作机器人的控制技术将按有、无通信延迟划分，在两个方向上并行发展：一方面将以四通道方法为基础提出新的异构形式和多机器人控制结构，并通过干扰抑制来提

摘要：基于混纯帐映射和开关电容（SC）技术设计A/D转换器。该转换器具有非线性放大、便于实现集成、成本低及工作可靠等优点。实验结果谫，用该A/D转换器设计的模拟式阵列触觉传感器信号采集系统是可行的。       关键词：阵列传感器 混沌电路 开关电容 A/D转换 信号采集       引言       随着机器人技术和复杂检测系统的出现，人们对触觉传感器提出了更高的要求。随着触觉阵列规模的扩大，希望A/D转换速度加快，而原先在小规模阵列触觉传感器系统中采用的共用A/D转换器的方法，已不能满足大规模阵列触觉传感器信号采集实时性的要求。因此，要想实现高速、高分辨率并且对小信号敏感的大规模阵

针对柔性触觉传感器模型高度非线性、解耦难度大等问题，提出一种有效的方法来模拟柔性触觉传感器在实际应用中含噪声的情形。首先在理想条件下的传感器模型上添加不同幅度的高斯白噪声并建立其数学模型，之后通过K-均值和递归最小二乘法优化RBF神经网络，并利用优化后的RBF神经网络算法逼近受噪声干扰的传感器阻值与形变之间的高维非线性映射关系，最后基于不同的展开幅度通过行列阻值解耦出传感器三维形变信息，获得了较好的解耦精度。解耦结果表明，RBF神经网络算法具有较强的鲁棒性和抗噪声能力，能够很好地逼近含噪声的传感器高维非线性数据之间的映射关系。

具有多层电介质的柔性三轴电容式触觉传感器，适用于人造皮肤应用

介绍了一种可安装在曲面上，对三维力进行检测的柔性三维力触觉传感器阵列的实现方法．首先采用MEMS技术制备三维力触觉传感器阵列，再将多个三维力触觉传感器单元分别通过倒装焊技术集成在已加工好的柔性电路板基底上，实现了传感器与信号处理电路的互连和传感器阵列(4×4)的柔性化．采用信号选通的多路信号采集方法简化了传感器阵列的信号处理电路．测试结果表明，柔性触觉传感器阵列可弯曲变形90°以上，检测三维力的分辨率达到0.1 N．