压力传感器是使用较为普遍的一种传感器。传统的压力传感器以机械结构型的器件为主,以弹性元件的形变指示压力,但这种结构尺寸大、质量重,不能提供电学输出。随着半导体技术的发展,半导体压力传感器也应运而生。其特点是体积小、质量轻、准确度高、温度特性好。压力传感器通常由压力敏感元件和信号处理单元组成。按不同的测试压力类型,压力传感器可分为表压传感器、差压传感器和绝压传感器。其普遍应用于各种工业自控环境,涉及水利水电、铁路交通、智能建筑、生产自控、航空航天、石化、油井、电力、船舶、机床、管道等众多行业。智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便,可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统。果园六维力传感器售价
传感器的选择好坏直接关系到多关节机器人采集周围环境信息量的多少,因此目前机器人避障系统选择传感器类型和数量有两种不同的方法:基于环境的优化原则选择法和基于任务选择法。(1)基于环境的优化原则选择法:设计阶段的预选择以及适合环境和系统状态变化的实时选择,前者给出了恰当的传感器数量和操作速度之间的关系,该关系可决定多传感器避障系统中传感器单元的优化排列,后者通过贝叶斯方法利用任何先验的物体信息决定传感器的定位,使传感器对障碍物体假设不确定性较小。(2)基于任务的选择法:此方法主要思想是基于避障的任务,将完成该任务的过程按时间及感知范围划分为若干段,即将任务分解,根据每个阶段所需的传感器信息合理地选择传感器的种类和数量。果园六维力传感器售价视觉传感器摄取的图像经空间采样和模数转换后变成一个灰度矩阵,送入计算机存储器中,形成数字图像。
传感器信息处理:遗传算法。遗传算法是按照自然界“优胜劣汰,适者生存”法则提出的一种全局优化自适应概率搜索算法。遗传算法通过对当前群体施加选择、杂交、变异等一系列操作,产生出新一代的群体,并逐步使群体进化到更优解状态。遗传算法被应用于机器人避障系统的传感信号处理中,首先在一个采样周期内将实际传感器信号均匀采样N次送入计算机,随机选择几组数据作为初始群体。然后循环进行选择、杂交、变异三种操作,直到达到给定的要求电压值为止。在机器人避障系统中,利用简单的放大电路和遗传算法软件可以在多传感信号的情况下精确还原传感信号,提高传感器信息处理中的测量精度。
视觉传感器分为二维视觉传感器和三维视觉传感器,二维视觉基本上就是一个可以执行多种任务的摄像头。从检测运动物体到传输带上的零件定位等等。二维视觉在市场上已经出现了很长一段时间,并且占据了一定的份额。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置。与二维视觉相比,三维视觉是近期才出现的一种技术。三维视觉系统必须具备两个不同角度的摄像机或使用激光扫描器。通过这种方式检测对象的第三维度。同样,现在也有许多的应用使用了三维视觉技术。例如零件取放,利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像,分析并选择较好的拾取方式。视觉传感器获取的信息量要比其它传感器获取的信息量多得多。
传感器故障诊断离:散小波网络法。离散小波网络法是利用小波网络来诊断避障系统中传感器对象,当传感器对象没有突变时,小波网络的输出与诊断避障系统中传感器对象的输出差值较小,当传感器有突变时,小波网络的输出与诊断避障系统中传感器对象的输出差值较大,据此可利用方差检测出故障。该方法灵活度高,克服噪声能力强,对输入信号要求低,不需要对象的数学模型。缺点:在大尺度下,由于滤波器时域宽度较大,检测时会有一定的延时。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术。北京国产Velodyne激光雷达传感器
线性度:通常情况下,传感器的实际静态特性输出是条曲线而非直线。果园六维力传感器售价
基于传感器信息在机器人避障方面的应用研究:在一个智能系统中,使用单一的智能控制方法往往不能取得满意的效果,应综合采用常规控制方法和智能控制方法,才能够取得良好效果。神经网络和模糊推理是避障研究中的两个重要工具,但是神经网络样本集的完整性研究尚未取得突破,将事件空间的每一点都作为网络的学习样本显然是不可取的;模糊逻辑推理则侧重于模糊规则的选取,但有些规则很难形式化描述,或者必须用大量的规则描述而增大运算量,这样就背离了模糊逻辑应用的初衷,因此近年来提出了基于多组传感器信息,利用神经网络技术实现机器人对当前感知环境的快速识别和分类,进而利用模糊逻辑技术实现安全避障的新方法,它将是有潜力的研究方向。果园六维力传感器售价
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