基于机器学习的柔性触觉传感器设计

• 作者: 王彩萍 王晓杰 董帅 郝志良 马刚
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柔性触觉传感器 位置检测 碳纳米管 阻抗测量 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 传感器研究
• 页码范围: 346-350
• 页数: 5页
• 分类号: TP212.1
• 字数: 2616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2019.03.005

摘要

提出了一种有效检测压力位置的柔性触觉传感器设计方案.以碳纳米管为导电填料,以聚氨酯为基体,制备了一种可大面积成型的柔性压敏材料.同时,采用微处理器STM32F103、多路模拟开关CD4051和阻抗测量芯片AD5933搭建了信号采集电路,通过放置在边界的电极采集柔性材料内部的阻抗信息,利用机器学习分类算法检测压力位置.实验结果表明:柔性传感器能有效检测压力位置,空间分辨率为2.5 cm,准确率为83.63％.此外,提出的传感器内部无导线分布,结构简单,成本较低,易于大规模生产和应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓杰	重庆邮电大学汽车电子与嵌入式系统工程研究中心	13	82	5.0	9.0
3	马刚	中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所	10	242	6.0	10.0
4	郝志良	重庆邮电大学汽车电子与嵌入式系统工程研究中心	1	0	0.0	0.0
5	董帅	中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所	12	29	2.0	5.0
6	王彩萍	中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所	4	2	1.0	1.0