CN215471116U

CN215471116U - 一种可实现视频融合的全向自适应触感手指

Info

Publication number: CN215471116U
Application number: CN202121376757.2U
Authority: CN
Inventors: 宋超阳; 万芳; 刘生
Original assignee: Southern University of Science and Technology
Current assignee: Southern University of Science and Technology
Priority date: 2021-06-21
Filing date: 2021-06-21
Publication date: 2022-01-11
Anticipated expiration: 2031-06-21

Abstract

本实用新型公开了一种可实现视频融合的全向自适应触感手指，包括：软体手指本体、图像传感器和支架；支架将图像传感器包裹后安装在软体手指本体的底部，图像传感器置于软体手指本体的正下方。本实用新型采用非嵌入式结构，整体构型简单、制备方便，整体的装配可以在短时间内完成，有利于批量化制备生产，推广工业应用。

Description

一种可实现视频融合的全向自适应触感手指

技术领域

本实用新型涉及软体机械手触觉传感技术领域，具体涉及一种可实现视频融合的全向自适应触感手指。

背景技术

软体手的触觉不同于刚性机械手，软体手自身材料、结构的柔顺性、非线性、粘弹性以及迟滞特性等为其触觉传感的实现造成了很大的障碍。目前的软体触感实现基本采用嵌入式的手段，分别以导电液、可拉伸电极、光栅等为触感媒介，在不影响软体手自身性能的前提下，通过检测阻抗、电容以及光谱信号的变化，实现一定的接触力位置、大小的感知功能。

2017年，浙江大学的梁观浩研制了一种高分辨率、高灵敏度的电容式触觉传感阵列，实现了接触单元的三维接触力感知。该触感单元由三部分构成：上部接触凸台，中部传感单元以及柔性底座。其中传感单元的主要原理是在两极板间放置弹性介质，将变形信号转化为极板间电容，梁通过理论建模、仿真以及实验标定的形式建立电容值与受力大小之间的模型，实现多维度接触力的测量。单个传感单元的体积为毫米级，因而可以很方便的实现高密度的排布与感知。但是该传感器制备的工艺复杂、量程较小，需要通过光刻机等高价设备加工。2018年，韩国高等科学技术学院的Han等人设计出一种1×3分布的阻抗式传感阵列可以识别接触位置以及正压力。他们提出了一种递归神经网络模型-启发式递归神经网络，在两种压阻式传感单元阵列上进行了验证实验，结果表明经由该种网络训练出的模型能够很好的分辨出力的作用位置，同时预测正压力的大小。2019年，意大利生物机器人研究院的Massari等人将排布有四段布拉格光栅(FBG)的光纤嵌入一条6mm厚弹性条的中间，构成了1×4的传感单元阵列，并提出了基于学习的传感系统标定方法。当有外部载荷时，光栅会产生局部弯曲，透射光的波长发生偏移，通过接收器检测接收端的光谱信息就可以获取到波长偏移量。在数据采集过程中，Massari等人利用有限元仿真与物理加载实验混合的形式获取光栅反射光谱信号与加载信息(加载位置以及加载力)的数据对，有效的减少了实验数据采集量，提高了数据采集效率。之后，通过神经网络训练出相应的四个光栅波长偏移量数据对集合与加载信息集合之间的映射模型，实现了单一维度上的加载位置以及加载力大小的连续预测，预测的均方根误差分别为2.45mm(0～86mm)和0.164N(0～2.5N)，决定系数分别为0.99、0.97，括弧内为测定量程。。

由以上分析可知，嵌入式传感技术在软体触感领域得到广泛的研究应用，但是，一方面嵌入式传感的形式使得触感手指的整体的制备工艺流程复杂，很难实现批量制备。另一方面，以上的研究基本假定基底为刚性，因此其感知部位往往局限于手指的尖端(工作中基本不变形)，对于工作过程中自身存在较大弯曲的部位，以上的传感方式很难实现预期效果。

视频融合的非嵌入式形式的触感可解决上述问题，但现有软体机械手触觉传感技术领域中缺少可实现视频融合的软体机械手结构。

实用新型内容

针对现有技术中存在的上述问题，本实用新型提供一种可实现视频融合的全向自适应触感手指。

本实用新型公开了一种可实现视频融合的全向自适应触感手指，包括：软体手指本体、图像传感器和支架；

所述图像传感器安装在所述支架之间，所述支架安装在所述软体手指本体的底部且所述图像传感器置于所述软体手指本体的正下方。

作为本发明的进一步改进，所述软体手指本体为空间三维网络结构，所述空间三维网络结构基于节点的位置并采用连杆在空间中进行有序组合。

作为本发明的进一步改进，所述图像传感器包括USB摄像头。

作为本发明的进一步改进，所述支架由两个结构相同的半支架组合而成，所述支架的中部设有用于容纳所述图像传感器的容纳腔；所述软体手指本体通过螺栓与所述支架安装固定。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果为：

本实用新型采用非嵌入式结构，整体构型简单、制备方便，整个触感手指只包含四个主要零件：软体手指本体、摄像头、两个相同的支架；整体的装配可以在短时间内完成，有利于批量化制备生产，推广工业应用。

附图说明

图1为本实用新型一种实施例公开的可实现视频融合的全向自适应触感手指的爆炸结构示意图；

图2为本实用新型一种实施例公开的可实现视频融合的全向自适应触感手指的软体手指本体三维结构图；

图3为本实用新型一种实施例公开的可实现视频融合的全向自适应触感手指的支架三维结构图。

图中：

1、软体手指本体；2、支架；3、图像传感器；4、5，安装孔；6、沉孔。

具体实施方式

为使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本实用新型的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

下面结合附图对本实用新型做进一步的详细描述：

本实用新型提供一种可实现视频融合的全向自适应触感手指，在此结构的基础上，可基于触觉感知帮助机器人完成安全、高效的自适应抓取；其中，

如图1～3所示，本实用新型的全向自适应触感手指的硬件部分由上下两部分组成，上部分为被动式自适应的软体手指本体1，同时也是触觉感知的弹性元件；下部分主要由支架2和图像传感器3构成。

本实用新型的软体手指本体1为空间三维网络结构，空间三维网络结构基于节点的位置并采用连杆在空间中进行有序组合。具体的，空间三维网络结构为第一基本单元、第二基本单元、一个第一基本单元和多个第二基本单元的叠合、或多个第二基本单元的叠合；其中，第一基本单元包括第一上层结构和第一下层结构，第一上层结构包含一个第一节点，第一下层结构包含至少三个第二节点，至少三个第二节点不共线；第一节点和所有第二节点通过连杆构成三维网络结构，连杆连接在两个第二节点之间或第一节点与第二节点之间；第二基本单元包括第二上层结构和第二下层结构，第二上层结构包含至少两个第三节点，第二下层结构包含至少两个第四节点，至少两个第四节点与至少两个第三节点不共面；所有第三节点和所有第四节点通过连杆构成三维网络结构，连杆连接在两个第三节点之间、两个第四节点之间或第三节点与第四节点之间。进一步，空间三维网络结构参见申请人的现有专利201910461095X、2019104610911、2019104610907、2019104609933、2019104609967、2019104610428、201910460542X的相关记载。如图1、2所示，本实用新型的软体手指本体1采用的是多个第二基本单元的叠合，可为任意形状的网格手指结构，如圆柱状、长方体状等等，其在抓取过程中对目标物品具有全方向的适应性和包覆性。更进一步，软体手指本体1优选使用TPU软体材料覆膜成型。

本实用新型的支架2将图像传感器3包裹后安装在软体手指本体1的底部，并使图像传感器3置于软体手指本体1的正下方。其中，图像传感器3可选用常用的网络USB摄像头；如图1、3所示，支架2由两个结构相同的半支架组合而成，支架2的中部设有用于容纳图像传感器3的容纳腔；支架2由PLA材料采用FDM技术加工成型，软体手指本体1通过螺栓与支架2安装固定。

本实用新型全向自适应触感手指的硬件整体的结构简单、制备装配简易，从加工到组装成型只包含3个步骤，包括：

步骤1、软体手指本体1加工成型：

软体手指本体1的材料采用TPU95，加工工艺采用覆膜成型；其中，在手指的底端设有4个直径3mm的安装孔5，用于通过螺栓与支架的连接，在手指的表面及指尖存在14个直径2mm的安装孔4。

步骤2、支架2加工成型：

支架2结构相对复杂，因而采用FDM技术加工成型，材料选用PLA；支架主体打印完毕后，在支架的上下端面将M3铜螺母加热后嵌入沉孔6中。

步骤3、零部件装配：

首先将购买的USB摄像头安装到支架2内部，通过长螺钉固定左右支架2；然后通过螺栓将软体手指本体1固定在支架上端面即可完成装配。

应用：

本实用新型的触感手指可通过支架底端的安装孔固定在不同安装板上的形式组成构型不同的软体抓手，用于各种类型物体的抓取。其对接触力位置和大小的感知，有助于抓取过程中滑动监测、物体形状识别、物品硬度识别等功能的实现。

滑动监测：触感手指能够对接触力的位置进行感知。在竖直抓取过程中，当滑移产生时接触的高度位置会发生变化，因而通过检测抓取过程中的接触高度h，就可以实现滑移检测。

物品形状识别：不同形状的物品被抓取时，手指的变形特征会有不同的趋势。我们通过摄像头将手指变形记录在图片中，然后通过机器学习的算法，用图片数据进行训练，就可以实现对不同形状物品的区分。

物品硬度识别：不同硬度的物品，在受到相同加载力时会产生不同的变形信号。其中较硬的物品变形小而较软的物品则变形较大。根据这一信息，我们依据特定加载位移下，触感手指接触位置信息中的接触深度Δx，就可以完成对物品的硬度识别。

以上仅为本实用新型的优选实施例而已，并不用于限制本实用新型，对于本领域的技术人员来说，本实用新型可以有各种更改和变化。凡在本实用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。

Claims

1.一种可实现视频融合的全向自适应触感手指，其特征在于，包括：软体手指本体、图像传感器和支架；

2.如权利要求1所述的全向自适应触感手指，其特征在于，所述软体手指本体为空间三维网络结构，所述空间三维网络结构基于节点的位置并采用连杆在空间中进行有序组合。

3.如权利要求1所述的全向自适应触感手指，其特征在于，所述图像传感器包括USB摄像头。

4.如权利要求1～3中任一项所述的全向自适应触感手指，其特征在于，所述支架由两个结构相同的半支架组合而成，所述支架的中部设有用于容纳所述图像传感器的容纳腔；所述软体手指本体通过螺栓与所述支架安装固定。