清华大学学报(自然科学版)

作者：唐超权, 唐玮, 李聪, 余婉婷

单位：1. 中国矿业大学 机电工程学院, 徐州 221116;<br>2. 浙江科技学院 自动化与电气工程学院, 杭州 310000

关键词：仿生手指,触觉感知,触感特征参数,分类识别

基金：国家自然科学基金面上项目(52375224,51875566);江苏高校优势学科建设工程和江苏高校品牌专业建设工程资助项目(48)

机器人的类人能力离不开完善的感知系统,而触觉感知系统能极大地扩展机器人的应用范围。该文以人手指为仿生对象,基于液体压强传导原理研制了一种具有柔性外壳、指甲、指骨、液体、压敏元件和温度敏感元件的仿生手指,并研究了仿生手指的触觉感知能力。结果表明：仿生手指的触摸压力曲线变化率和接触温度曲线变化率能够反映物体的硬度和导热性能,表明仿生手指具有硬度和温度感知能力。由仿生手指触摸振动信号提取的峰值均值和平均功率特征值能够表征织物粗糙感,由仿生手指触摸振动信号频谱图提取的主频率和功率谱重心频率特征值能够表征织物细密感,表明仿生手指具有纹理粗糙度和细密度的感知功能。基于支持向量机模型,使用仿生手指触摸振动信号的峰值均值、平均功率、主频率、功率谱重心频率及6个频段强度作为特征参数,进行织物表面纹理识别,平均识别准确率为92.8%,高于人主观分类的平均识别准确率(88.8%),表明仿生手指能够对织物表面纹理进行有效识别与分类,且优于人主观分类识别织物能力。研究成果可为触感智能机器人、触肤产品质感量化评定等提供技术支持和理论支撑。

来源：2024年第3期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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