Sammanfattning av denna webbsida: Robotar förväntas känna igen objektens egenskaper för att kunna hantera dem på ett säkert och effektivt sätt i en mängd olika tillämpningar, såsom vård och äldrevård, tillverkning eller högriskmiljöer. Detta papper utforskar frågan om ytkarakterisering genom att övervaka de signaler som förvärvats av en ny bioinspirerad taktil sond i kontakt med kammade ytor. Den taktila modulen består av en nio Grad av frihet Microelectromekanisk Magnetic, Angular Rate, och Gravity system (9-DOF MEMS MARG) och en djup MEMS trycksensor inbäddad i en kompatibel struktur som efterliknar funktionen och organisationen av mekanoreceptorer i mänsklig hud samt hårdheten i den mänskliga huden. När modulens spets glider över en yta vibrerar MARG-enheten och djuptryckssensorn fångar upp den totala normala kraften. Modulen utvärderas i två experiment. Det första experimentet jämför frekvensinnehållet i de data som samlas in i två uppsättningar: den ena när modulen är monterad över en linjär rörelsevagn som glider fyra gallermönster vid konstant hastigheter; den andra när modulen bärs av ett robotfinger i kontakt med samma gallermönster medan den utför en glidande rörelse, liknande den undersökande rörelse som används av människor för att upptäcka objektgrovhet. Som förväntat visar magnitudspektrumet för sensorernas utgång att modulen kan detektera den tillämpade stimuli med frekvenser från 3,66 Hz till 11,54 Hz med ett totalt största fel på ±0,1 Hz. Det andra experimentet visar hur lokaliserade funktioner som extraherats från data som samlats in av robotfingret över sju syntetiska former kan användas för att klassificera dem. Klassificeringsmetoden består i att tillämpa flerskaliga huvudkomponenter analys före klassificeringen med ett flerskikts neuralt nätverk. Uppnådda noggrannheter från 85,1 % till 98,9 % för de olika sensortyperna visar nyttan av traditionella MEMS som taktila sensorer inbäddade i flexibla substrat.
En bioinspirerad taktil sensor presenteras i REF.
Multimodal Bio-Inspired Tactile Sensing Module for Surface Characterization †
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}