基于RF-GA的六维力传感器解耦方法

• 作者: 孙炜 徐家琪 梁桥康 王耀南 龙建勇
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多维力传感器 静态解耦 随机森林 遗传算法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 机器人力触觉感知技术专题
• 页码范围: 28-35,68
• 页数: 9页
• 分类号: TP212.12
• 字数: 8788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.11.220

摘要

多维力传感器的维间耦合问题严重影响了检测精度的提高.通过设计新型RF-GA(基于遗传算法的改进随机森林算法)解耦方法解决多维力信息的解耦问题,实现提高力传感器检测精度的目标.针对随机森林算法中含有大量子树,但每个子树的预测准度无法保证的问题,利用遗传算法对随机森林的子树进行筛选,保留优质子树,从而提高预测精度.以基于应变检测的六维力传感器为实验对象,将RF-GA算法运用到实际力信息解耦中,并通过解耦实验对RF-GA算法进行验证.与现有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦时间短的优点,实验结果表明该算法能有效提高多维力传感器的解耦精度.