摘要：虚拟现实技术中,纹理的力触觉表达通常需要提取纹理表面的高度轮廓特征,从而再现纹理的凹凸感,而图像纹理则反映的是纹理表面的二维灰度特征。提出了一种根据图像灰度信息恢复表面三维轮廓(shape from shading,SFS),并用于纹理的力触觉表达的方法。采用Tsai&Shah算法从二维纹理图像中恢复出表面三维微观形状,并用力触觉模型渲染。该方法无需专门仪器测量物体表面的微观轮廓,无需设计专用的纹理力触觉表达装置。实验表明该方法是可行的,并通过对实验结果的分析给出了改进方向。

摘要：为了提高力触觉足迹识别的准确率,提出一种基于空间聚合加权注意力机制的足迹识别算法.首先,采用压力足迹采集器采集并构建一个包含100人2000幅力触觉足迹图像的数据集;然后,采用VGG19卷积神经网络预训练模型提取特征,为获取特征图中足迹压力分布感兴趣区域,设计一种空间聚合加权模块(SAWM),该模块专注高响应区域从而提取足迹中显著区域局部特征,并与输入特征图加权融合,保留显著性特征,抑制不重要特征;最后输出的特征经过平均池化在全连接层实现力触觉足迹的识别.试验结果表明,所提算法准确率达到了91.20%,优于其他注意力机制算法以及传统的足迹识别算法.采用空间聚合加权注意力机制网络模型能够有效进行足迹识别,为身份识别提供技术支撑.

摘要：本文基于主从手力触觉交互系统的原理,设计了一个从手控制电路。采用ATmega128单片机作为主控制器,选用直流电机作为从手驱动元件,从手与环境交互采用薄膜压力传感器A401,自制了主控制器电路板,以及MOS管构成的H桥驱动电路。

摘要：从注重残疾人本体感出发,提出了一种新的用于肌电假手握力控制的方法。该方法利用短时傅里叶变换思想对信号进行时间片分割,并对时间片内的信号分析选取了几个具有代表性的肌电信号参数,并用训练后的神经网络对其进行分析处理,进而估计出相应的肌肉用力大小。同时将肌电假手指端的力触觉传感器所得的力触觉信号和肌肉用力大小信号输入模糊控制器,根据设计好的模糊控制规则调节肌电假手驱动电机的转动速度从而控制握力大小。该方法可以有效减小个人差异性和肌电信号传感器检测位置不同对控制效果的影响,可以减小肌电传感器安装难度并可供不同的残疾人使用。实验结果证明了该握力控制方法的有效性。

摘要：针对目前水果自动化分级中手爪普遍缺少抓取力和水果尺寸信息而感知能力不足的问题,设计一种具有抓取力和水果尺寸原位动态检测功能的柔性手爪。首先,设计一种基于单气道多腔体结构的智能柔性三指手爪,其中一根手指通过悬臂梁力传感器竖直安装于手掌上用于检测力触觉,一根手指内嵌柔性弯曲度传感器用于检测手指的弯曲度,另一根手指直接固装于手掌上;设计力觉传感器和弯曲度传感器调理电路,并分别进行标定。其次,提出基于力觉传感器和弯曲度传感器融合的水果尺寸原位测量方法,推导基于手指弯曲度的水果尺寸测量公式,并通过有限元分析和试验进行验证。有限元仿真结果表明,基于手指弯曲度的水果直径测量误差小于5%;通过分别对不同直径(15 mm、25 mm、35 mm、45 mm)的3D打印圆柱和水果(杏子、冬枣、红提和龙眼等)进行抓取试验,表明力觉信号第一次突变时刻(手指刚接触到圆柱时)的手指弯曲度可用于被抓物直径的精确测量,误差小于5%。基于柔性手爪的力觉传感器和弯曲度传感器信息融合进行水果尺寸的在线快速测量是可行的。