Что регулирует тактильный датчик

Тактильные датчики

Основные тенденции в области создания тактильных датчиков: воспроизведение осязательных свойств человеческой кожи. Формирование чувствительных элементов пьезорезистивных датчиков из волокна углерода. Применение в датчиках интегральных оптических схем.

Рубрика	Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид	контрольная работа
Язык	русский
Дата добавления	14.10.2013
Размер файла	18,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тактильные датчики

Появление тактильных датчиков, предназначенных для геометрического распознавания предметов окружающего пространства, обусловлено развитием робототехники. Основная тенденция в области создания тактильных датчиков — воспроизведение осязательных свойств человеческой кожи. Этой тенденции в наибольшей степени удовлетворяют тактильные устройства матричного типа, так как каждая ячейка матрицы, представляющая собой микроэлектронный датчик силы (или деформации, момента), дает конкретную информацию, а все вместе позволяют сформировать целостное представление о форме предмета. Конструкторские и технологические разработки тактильных датчиков находятся на начальном этапе развития, еще не выработаны технические требования и не определен перечень их характеристик.

Исследователи Кливлендского университета (США) считают, что современный тактильный датчик для робота должен обладать такими свойствами: высокой чувствительностью, способность воспринимать давление (силу), преобразовывать его в электрические сигналы, позволяющие определить форму и материал предмета, т. е. распознавать образы; высоким пространственным разрешением, соответствующим восприимчивости пальцев человека (пространственное разрешение человеческой кожи 2 мм); достаточное для сварочных или сборочных роботов в машиностроении, а также для роботов, применяемых в микрохирургии и микроэлектронике; хорошими линейными характеристиками (допустимы лишь отклонения, компенсируемые при обработке сигнала на ЭВМ); незначительным гистерезисом; устойчивостью к перегрузкам и тяжелым условиям работы; небольшим размерам и массой; невысокой стоимостью.

Это может быть обеспечено при использовании в процессе разработки и производства тактильных датчиков микроэлектронной твердотельной технологии, обладающей широкими возможностями миниатюризации и формирования средств обработки сигнала на одном чипе с чувствительный элемент (ЧЭ) как, например в датчике, созданном специалистами университета Карнеги-Меллон.

Тактильные датчики на интегральных схемах с применением кремния, кварца и поликристаллической керамики могут обеспечить измерения в диапазоне 0.01-40 Н (т.е. динамический диапазон составляет 4000:1). Особенное распространение получили кремниевые датчики благодаря высокой плотности расположения ячеек в матрице ЧЭ, надежности, низкому гистерезису, выносливости и небольшой стоимости.

Исследователи Стенфордского университета предложили для формирования ЧЭ тактильных датчиков гибкую полоску толщиной 200-400 мкм. На полиамидной подложке располагаются кремниевые кристаллы, каждый из которых образует интегральную схему. «Островки» кристаллов соединяются золотыми проводниками, нанесенными методом фотолитографии. Датчики с ЧЭ из такой кремниевой ленты обеспечивают измерение «касания» в диапазоне 0-40 000 Па с чувствительностью 67 Па. В более узком диапазоне 5000-7000 Па чувствительность можно повысить до 13 Па.

Для выполнения ЧЭ пьезорезистивных тактильных датчиков используются различные материалы, например волокна углерода (графита). Пучки из нескольких тысяч волокон характеризуются высокими прочностью на растяжение, электропроводностью и гибкостью. При соответствующем подборе размеров пучка и подложки элементы могут воспринимать давление от 1 Па да десятков мегапаскалей. Они просты в изготовлении и относительно недороги.

Применяется также электропроводный эластомер на основе силиконовых каучуков с наполнителем (графитом, сажей, металлическим мелкодисперсным порошком). Анизотропная электропроводность эластеров дает возможность варьировать токопроводящие пути и места расположения контактов между электродами. Недостатки таких ЧЭ являются восприимчивость к электрическим помехам, нелинейность, значительный гистерезис, низкая чувствительность при существенной погрешности, малое быстродействие, довольно низкий порог усталости.

Применение волокон углерода и силиконовых эластомеров способствует миниатюризации пьезорезистивных датчиков, делает технологию их изготовления сравнимой с технологией изготовления интегральных схем. Эти датчики рассчитаны на широкий диапазон измерения и допускают значительные перегрузки.

Для изготовления резиновых мембран с рельефом сложной конфигурации и точным геометрическим профилем были использованы кремниевые литейные формочки, выполненные методом травления. Применение таких фасонных мембран позволило значительно улучить точность тактильных датчиков.

Пьезорезистивные тактильные датчики с матричными чувствительными элементами разрабатываются различными лабораториями США (Jet Propulsion Laboratory, Artificial Intelligence Laboratory MJT) и Франции (Laboratoire d’Automatique et d’Analyse des System).

Югославские и французские исследователи работают над совместным проектом создания руки робота, на которой будет смонтирован датчик с ЧЭ из электропроводной резины, покрытой тонким слоем краски.

Фирма Barrity Wright Corp. (США) недавно выпустила два резистивных датчика из эластомеров — размером 10х20 мм с матрицей 8х16 ячеек и размером 40х40 мм с матрицей 16х16 мм ячеек.

Совместно с Токийским университетом фирмой Yokohama Rubber Co. (Япония) разработан датчик из электропроводной резины толщиной менее 1 мм. Размеры трехслойного ЧЭ 4х4 или 8х8 мм. Датчик фиксирует силу и место ее приложения. Он смонтирован на созданном фирмой роботе, который оперирует деталями массой от 30 г до нескольких килограммов.

В Варвикском университете (США) сконструирован тактильный датчик на основе ЧЭ из углеродных волокон, нанесенных для эластичности на плоскую гибкую ленту. Произвольное пересечение волокон обеспечивает изменение сопротивления в широких пределах, однако закономерность этого изменения под воздействием давления от нуля до максимума не обнаружена.

В Пенсильванском университете (США) разработан тактильный датчик с пьезорезисторами, изолированными от окружающей среды, что позволило повысить стабильность датчика во времени, уменьшить дрейф нуля, повысить устойчивость к электростатическим напряжениям.

Материалом для ЧЭ пьезоэлектрических датчиков служит полимеры, например поливинилиденфторид-2 (PVF2 или PVDE), обладающие хорошими механическими и химическими свойствами. Поскольку деформация этих материалов под действием давления незначительна, для достижения пространственного разрешения, сравнимого с восприимчивостью пальцев человека, ЧЭ устанавливается на подложку из эластичного полимера. Он может монтироваться как на плоскости, так и на поверхности сложной конфигурации. Диапазон измерения пьезоэлектрических датчиков достаточно широк при допустимых для материалов ЧЭ напряжениях сжатия 80 МПа, растяжения 50 МПа.

В Пизанском университете (Италия) создан пьезоэлектрический датчик, образованный слоем PVF2 на гибком слое резистивной краски, сопротивление которой стабилизируется при 37 С. По разнице поглощения тепла обеими слоями идентифицируются различные материалы, из которых выполнены предметы. Линейность датчика 1 %. Следует отметить, что введение второго слоя вызывает увеличение гистерезиса.

Несмотря на нежелательную во многих случаях температурную чувствительность, исследователи Пизанского университета используют ЧЭ из PVF2 в тактильном датчике, являющимся продолжением пальца робота с четырьмя степенями свободы. Конструктивно датчик представляет собой полый цилиндр диаметром 28 и длиной 40 мм. Внутри его проходит тонкий коаксиальный кабель, к которому припаяны 35 электродов, организованных в матрицу 5х7 ячеек. Благодаря высокой чувствительности датчик за несколько мкс определяет смещение объекта на сотни микрометров.

В последние время получили развитие тактильные датчики, основанные на изменении оптических свойств материала под действием приложенной к ним силы. Интерес к таким оптическим датчикам объясняется их высокой чувствительностью, стойкостью к электромагнитным полям, нейтральностью к воздействиям окружающей среды и возможностью разнообразить конструктивные решения.

В оптическом тактильном датчике фирмы JPL (США) использованы гибкая отражающая мембрана, источник инфракрасного излучения, ЧЭ из 16 ячеек размером 5х5 мм (матрица 4х4 ячеек), два световода между источником и детектором. Интенсивность отраженного света прямо пропорциональна силе, приложенной к гибкой мембране. Однако технология изготовления датчиков такого типа достаточно сложна. Их недостатком являются значительные размеры, особенно при большом числе ячеек в матрице. Тем не менее, разработки в этом направлении продолжаются в Национальном бюро стандартов и на фирме Tictile Robotic System (США), которые сообщили о создании датчика с матрицей 16х16 ячеек.

Этой же фирмой разработан тактильный датчик с матрицей из 256 ячеек (16х16), впрессованных в латунную пластину размером 41х41 мм, что примерно соответствует размеру схвата робота. Датчик, смонтированный на печатной плате 50.8х63.5 мм, содержит источники света, приемники, формирователи сигнала. Он характеризуется хорошим отношением сигнал/шум, отсутствием гистерезиса. Диапазон измерения 0.01-1 Н. Сканирование матрицы производится при частоте 3 кГц, ограничиваемой только возможностями внешнего десятиразрядного аналого-цифрового преобразователя. Предполагается, что в следующей модели будут включены источник света и приемник на интегральных схемах (вместо дискретных), удвоится плотность расположения ячеек, соответственно возрастет пространственное разрешение. Более быстрый аналого-цифровой преобразователь позволяет увеличивать частоту сканирования до 100 кГц.

Исследователи Массачусетского Университета (США), предложили тактильный датчик, построенный по принципу модуляции отраженного света под действием давления. Благодаря размещению 330 ячеек на 1 см кв. ЧЭ пространственное разрешение чрезвычайно велико, причем существует возможность его повышения путем увеличения плотности волокон. Недостатки датчика — недолговечность эластомера, выдерживающего всего несколько сот циклов, и малый динамический диапазон измерений.

Датчик, разработанный в Массачусетском технологическом институте, содержит 1190 волокон сечением 0.027 мм кв., организованных в матрицу 35х34. Волокна покрыты полимерной оболочкой толщиной 0.5 мм и белой кремниевой резиной такой же толщины, выполняющего роль деформирующего отражателя.

Фирма British Robotic System (Великобритания) проводит исследования возможности создания тактильных датчиков с получением визуальной информации методом эндоскопии. Чувствительный элемент формируется из разделенных слоем воздуха прозрачной акрилиновой пластинки и упругой мембраны, воспроизводящей силовое воздействие объекта и в зависимости от этого меняющей коэффициент отражения. Отраженный свет фиксируется преобразователем изображения прибора с зарядовой связью. Из-за необходимости использовать пучок оптических волокон и источник света для каждого волокна датчик громоздок и тяжел. Специалисты фирмы предложили один источник света на каждый ряд матрицы и один детектор на каждую колонку, а для сканирования матрицы — пульсирующий источник излучения. тактильный датчик пьезорезистивный оптический

Многие исследователи предсказывают широкие возможности применения в тактильных датчиках интегральных оптических схем, один слой которых будет содержать светодиоды, а другой фоторезисторы. Это позволит не только уменьшить размеры датчиков, но и упростить технологию их изготовления.

Фирма Lord Corp (США) создала оптический тактильный датчик, в котором при воздействии объекта на гибкую поверхность ЧЭ из эластомера блокируется поток света от него к детектору. Пространственное разрешение 1.88 мм. Подобные датчики определяют составляющие силы контакта и момента.

Наибольшей простотой конструкции отличаются емкостные тактильные датчики, обладающие высокой чувствительностью, пространственным разрешением и быстродействием, невосприимчивостью к помехам и возможностью установки на пальцах робота любой конструкции. Как правило, емкостной датчик формируется в виде сэндвича из тонких пластинок меди, располагаемых слоями перпендикулярно друг другу и разделенных диэлектриком. Под действием давления изменяется его электрическая емкость.

В датчике, предложенном Стенфордским университетом, использованы пластины меди шириной 2.5 мм. Диэлектриком служит вулканизированные при комнатной температуре кремниевоорганические соединения. Матрица, содержащая 4х4 элемента, измеряет давление до 10 5 Па. Частота сканирования 100 кГц, входное сопротивление 1-5 МОм.

Фирмой Bell Laboratories, Inc. (США) разработан емкостной тактильный датчик с эластичный диэлектриком из нейлоновой сетки. Чувствительный элемент представляет собой трехслойный пакет, состоящий из разделительных диэлектриков восьми рядов медных пластин (8 пластин шириной 2.5 мм в ряду) и покрытый гибкой перчаткой. Датчик в сборе монтируется на гибкой печатной плате. Ему можно придать форму пальца робота. Верхний предел измеряемого давления 5 кПа. Предлагается также пакет из 32 рядов по 32 пластины, при этом пространственное разрешение ограничивается лишь технологией изготовления медных пластин методом литографии.

В Artificial Intelligence MJT создан один из самых миниатюрных емкостных датчиков. Матрица содержит 8х8 ячеек площадью 12.7х12.7 мм. Они расположены взаимно перпендикулярно на расстоянии 2.5 мм и разделены диэлектриком из силиконовой резины. Датчик крепится на небольшой печатной плате. В зависимости от эластичности диэлектрика он измеряет давление до 10 кПа. При этом измеряются емкость операционного усилителя, амплитуда синусоидальных сигналов, подсчитываемых шестиразрядным преобразователем. Такие датчики будут монтироваться на четырех пальцах руки робота, разработанного на MJT и Утахским университетом. Каждый палец обладает четырьмя степенями свободы, запястье — тремя, рука в целом управляется пятью микропроцессорами (один центральный и по одному на каждый палец). В комбинации с другими датчиками, установленными на пальцах и ладони (в частности, пьезоэлектрическими на PVF2), это обеспечивает возможность определения смещения пальцев относительно друг друга.

Использованная литература

Сенсоры в контрольно-измерительной технике. Автор: Таланчук П.М., С. П. Голубков, В. П. Маслов и др. Киев. Техника, 1991. -173 стр.

Почему путь в будущее робозахватов лежит через тактильный интеллект

Лучшие тактильные возможности, а не только зрение, позволят роботам брать любой объект.

Простейшая задача по поднятию чего-либо не такая простая, как кажется на первый взгляд. По крайней мере, для робота. Разработчики роботов стремятся создать механизм, который сможет поднять что угодно – но сейчас большинство роботов выполняют «слепое хватание» и предназначены для поднятия заданного объекта с одного и того же места. Если что-то поменяется – форма, текстура, положение объекта, то робот не будет знать, как на это реагировать, и попытка поднять предмет провалится.

Роботы ещё долго не смогут идеально взять любой объект с первой попытки. Почему захват представляет собою такую сложную проблему? Когда люди пытаются взять что-либо, они задействуют комбинацию чувств, из которых основными выступают визуальные и тактильные. Но пока что большинство попыток решить проблему захвата опиралось лишь на зрение.

Такой подход вряд ли приведёт к результатам, сравнимым с человеческими возможностями, поскольку, хотя зрение играет важную роль в захвате предметов (например, необходимо прицелиться на нужный объект), зрение не может дать вам всю информацию о захвате. Вот как Стивен Пинкер [Steven Pinker] описывает возможности осязания. «Представьте, что вы поднимаете пакет молока. Если взять его слишком слабо, он упадёт; слишком сильно – он помнётся; а покачав пакет, вы сможете даже оценить количество молока внутри!»,- пишет он в книге «Как работает сознание» [How the Mind Works]. У робота нет таких возможностей, посему они отстают от людей в простейших задачах «поднять и переложить».

В качестве ведущего исследователя группы тактильных и мехатронных разработок в лаборатории École de Technologie Supérieure’s Control and Robotics (CoRo) в Монреале,
(Канада), я давно отслеживаю самые выдающиеся достижения в методике захватов. И я убеждён, что текущая концентрация на компьютерном зрении не даст возможности создать идеальную систему захвата. Кроме зрения, для будущего роботизированных захватов необходимо ещё и тактильный интеллект.

Предыдущие исследования концентрировались на зрении, а не на тактильном интеллекте

Пока что большинство исследований направлено на создание ИИ, основанного на визуальной обратной связи. Это можно сделать, например, через поиск совпадений в базе данных – такой метод используется в лаборатории Брауна Humans to Robots Lab в проекте Million Objects Challenge. Идея в том, что робот использует камеру для поиска нужного объекта и отслеживает свои движения при попытке захвата. В процессе робот сравнивает визуальную информацию с трёхмерным изображением из базы. Когда он находит совпадение, он может подобрать правильный алгоритм для текущей ситуации.

Подход Брауна направлен на сбор визуальных данных для разных объектов, но вряд ли разработчики роботов когда-нибудь смогут составить визуальную базу для всех объектов, которые может встретить робот. Более того, подход с поиском по БД не включает нюансы текущего окружения, поэтому не позволяет роботу адаптировать свою стратегию захвата в разных контекстах.

Другие исследователи обратились к технологиям машинного обучения для улучшения захватов. Эти технологии позволяют роботам обучаться на опыте, так что, в конце концов, робот подберёт наилучший способ схватить что-либо самостоятельно. В отличие от подхода с БД, для машинного обучения нужно мало изначальных данных. Роботам не надо получать доступ к готовой базе – им нужно лишь много тренироваться.

В журнале уже писали, как Google провёл эксперимент с технологиями захвата, комбинировавший компьютерное зрение и машинное обучение. В прошлом исследователи пытались улучшить систему захвата, обучая робота следовать человеческому выбору метода для этого. Крупнейший прорыв Google был в том, что они показали, как роботы обучаются самостоятельно – используя глубокую свёрточную нейросеть, систему зрения и очень много данных (собранных с 800 000 попыток захвата), чтобы улучшаться на основе прошлого опыта.

Результаты чрезвычайно многообещающие: поскольку реакция роботов не была запрограммирована заранее, все их успехи появились благодаря обучению. Но у возможностей помощи зрения процессу захвата есть ограничения, и Google уже, возможно, подошёл к их границам.

Концентрация исключительно на зрении приводит к проблемам

Существует три причины, по которым задачи, преследуемые Google и другими командами, тяжело решить, работая исключительно со зрением. Во-первых, у зрения есть множество технических ограничений и даже самые лучшие из этих систем испытывают затруднения с распознаванием объектов в особо сложных условиях (полупрозрачные предметы, отражения, малый цветовой контраст) или слишком тонкие объекты.

Во-вторых, во многих задачах при захвате объект плохо видно и зрение не может дать всю необходимую информацию. Если робот пытается поднять деревяшку со стола, простая система увидит только её верх и робот не будет знать, как она выглядит с другой стороны. В более сложной задаче извлечения разных объектов из корзины, целевой объект может быть закрыт, частично или целиком, окружающими предметами.

И, наконец, наиболее важной причиной служит то, что зрение не приспособлено для сути проблемы: захват происходит через контакт и силу сжатия, которые зрение не отслеживает. В лучшем случае зрение может дать информацию о наиболее подходящей комбинации пальцев, но роботу всё равно нужна тактильная информация, чтобы узнать физические параметры для данного захвата.

Как может помочь тактильный интеллект

Осязание играет центральную роль в задачах захвата и манипуляции предметов человеком. Людей с ампутированными конечностями больше всего раздражает, что они не могут ощущать, к чему они прикасаются при помощи протезов. Без осязания им приходится внимательно следить за предметами во время захватов и манипуляций, а обычный человек может поднять что-то, не глядя.

Исследователи знают о важной роли осязания, и за последние 30 лет было сделано много попыток создания тактильного датчика, воссоздающего человеческое чувство. Но сигналы, посылаемые датчиком, сложны, их много, и добавление датчиков к роботизированной руке не означает непосредственного улучшения возможностей захвата. Требуется способ преобразовать сырые данные низкого уровня в высокоуровневую информацию, что приведёт к улучшению захвата и манипуляции. Тактильный интеллект может дать роботам возможность предсказывать успех захвата через прикосновение, распознавание скольжения и определение объектов через их тактильные свойства.

В лаборатории ÉTS’s CoRo Lab мы с коллегами создаём основные части системы, которые составят ядро такого интеллекта. Одна из последних разработок – алгоритм машинного обучения, использующий карты давления для предсказания удачных и неудачных попыток захвата. Система разработана Дином Кокбёрном [Deen Cockburn] и Жаном-Филиппом Роберже [Jean-Philippe Roberge] и пытается приблизить роботов к возможностям человека. Люди учатся распознавать, приведёт ли данная конфигурация пальцев к хорошему захвату, посредством осязания. Затем мы приспосабливаем конфигурацию до тех пор, пока не удостоверимся, что захват сработает. До того, как роботы могут научиться быстро адаптироваться, им нужно научиться предсказывать результат захвата.

По-моему, лаборатория CoRo Lab достигла в этом успеха. Скомбинировав руку Robotiq с манипулятором UR10 от Universal Robots и добавив несколько мультимодальных тактильных датчиков, мы построили систему, использующую зрение от Kinect (которая нужна только для нахождения геометрического центра объекта). В результате роботу удалось поднять множество разных объектов и использовать их различия для обучения. В итоге мы создали систему, корректно предсказывающую, что захват неудачен, в 83% случаев.

Ещё одна команда в лаборатории CoRo Lab под руководством Жана-Филиппа Роберже концентрировалась на определении проскальзывания предметов. Люди могут быстро определить, когда объект выскальзывает из захвата, потому что в пальцах есть быстро реагирующие механорецепторы. Это рецепторы в коже, распознающие быстрые изменения в давлении и вибрацию. Выскальзывание приводит к появлению вибраций на поверхности руки, так что исследователи использовали карты вибраций (спектрограммы), а не карты давления для обучения алгоритма. Используя того же робота, система смогла обучиться распознаванию картин вибрации, соответствующих выскальзывающему предмету и определяла выскальзывание в 92% случаев.

Обучение робота отслеживанию выскальзывания может показаться простым делом, поскольку это всего лишь набор вибраций. Но как обучить робота разнице между вибрациями, происходящими при выскальзывании и вибрациями, происходящими при протаскивании предмета по поверхности (например, стола)? Не забывайте, что и манипулятор при движении немного вибрирует. Три разных события генерируют схожие сигналы, но требуют различных реакций. Машинное обучение помогает находить различия между этими событиями.

Тактильный сенсор от CoRo Lab способен выдавать данные даже о капле воды

С точки зрения машинного обучения у двух команд лаборатории есть нечто общее: они не используют ручную настройку функций алгоритма. Система сама определяет, какие данные будут значимыми для классификации выскальзывания (или предсказания результата захвата) и не полагается на догадки исследователей о наилучшем индикаторе.

Высокоуровневые функции в прошлом всегда выписывались вручную, то есть, исследователи вручную выбирали те параметры, которые должны были помочь различать типы вибраций (или разницу между хорошим и плохим захватом). К примеру, они могли решить, что карта давлений, показывающая, что робот захватил только верхушку предмета, относится к плохим захватам. Но гораздо точнее будет дать роботу самому выучиться этому, тем более, что догадки исследователей не всегда соответствуют действительности.

«Разреженное кодирование» [sparse coding], один из приёмов построения нейросетей, особенно хорошо подходит в этом случае. Это алгоритм обучения без учителя, создающий «разреженный» словарь для представления новых данных. Сначала словарь создаётся при помощи спектрограмм (сырых карт давления), поступающих на вход алгоритма. Тот выдаёт словарь, состоящий из представлений высокоуровневых функций. При поступлении новых данных после следующих попыток захвата, словарь используется для преобразования новых данных в представления о данных, которые называются «разреженными векторами». Наконец, вектора группируются по разным источникам вибраций (или по успешным и безуспешным захватам).

Сейчас CoRo Lab тестирует способы автоматического обновления разреженного алгоритма, такого, чтобы каждая попытка захвата помогала роботу лучше делать предсказания. Идея в том, что робот в конце концов научится использовать эту информацию для коррекции своих действий при захвате. Это исследование – прекрасный пример совместной работы тактильного интеллекта и машинного зрения.

Будущее тактильного интеллекта

Ключевой момент исследования состоит не в том, что зрение надо выбросить из рассмотрения. Зрение всё ещё остаётся критичным для осуществления захватов. Но теперь, когда компьютерное зрение дошло до определённого уровня, лучше сфокусироваться на разработке новых аспектов тактильного интеллекта, а не пытаться напирать на зрение.

Роберже сравнивает потенциал исследования зрения с исследованием тактильного интеллекта с правилом Парето 80/20: теперь, когда 80% распознавания образов уже достигнуты, достичь идеала на оставшихся 20% очень тяжело и это не добавит ничего особенного в задачу манипулирования. И, наоборот, над 80% задачи тактильных ощущений предметов пока ещё работают исследователи. Доведение до совершенства первых 80% работы по осязанию будет достаточно простым делом и у него есть потенциал сделать огромный вклад в возможности роботизированных захватов.

Ещё, возможно, очень далеко до того дня, когда робот сможет распознать любой предмет через прикосновение, не говоря уже о том, чтобы убраться в вашей комнате – но когда он наступит, мы наверняка будем благодарить за это исследователей области тактильного интеллекта.

Тактильный датчик: 3 важных фактора, связанных с ним

Предмет обсуждения: тактильный датчик и его функции.

• Типы датчиков роботов
• Тактильный датчик и задействованные технологии
• Критерии проектирования тактильного датчика

Типы датчиков роботов

Что такое датчик робота?

Робот взаимодействует с окружающей средой с помощью различных датчиков, которые измеряют физические величины. Датчики работают по принципу преобразования, когда энергия преобразуется из одного типа в другой. Контроллер обрабатывает полученные данные, чтобы робот мог действовать. Датчики также следят за состоянием робота.

Датчики в типичной роботизированной руке кредит изображения: pixabay

Классификация датчиков роботов

Первый тип классификации выглядит следующим образом:

• Проприоцептив (ПК): Датчики, которые обеспечивают роботу «чувство собственного достоинства». Они измеряют внутренние для системы робота значения, например, угол сочленения, положение колес, уровень заряда батареи и т. Д.
• Экстероцептивное (ЭК): Датчики, которые предоставляют информацию о внешнем состоянии, такую ​​как наблюдения за окружающей средой и объектами в ней.

• Активный (A): Датчики, работающие за счет излучения энергии, например, радарные.
• Песах (P): Датчики, которые получают энергию пассивно, пример камеры.

Ниже приведены типы датчиков, основанные на типичном использовании:

Тактильный датчик и его функции

Что значит «тактильный»?

• То, что создано для восприятия на ощупь.
• Что-то ощутимо на ощупь или, по-видимому, осязаемо.
• Что-то, что связано с осязанием.
• Это синоним осязаемого, осязаемого, осязаемого, осязаемого, осязательного, реального, осязательного, физического, вещественного, визуального и текстурного.

Что такое тактильный датчик?

Основываясь на физическом контакте с окружающей средой, тактильный датчик измеряет информацию. Архитектура сенсорного датчика основана на биологическом восприятии прикосновения к коже, которое может обнаруживать ощущения, возникающие в результате различных механических раздражений, температуры и боли (хотя ощущение боли для искусственного тактильного датчика немного необычно). В робототехнике, системах безопасности и компьютерном оборудовании используются тактильные датчики.

Биотактильный датчик в протезе руки человека; Источник изображения: анонимный, Синтач БиоТак, CC BY 3.0

Зрение часто считается, пожалуй, наиболее важной сенсорной модальностью человека, которая недооценивает роль прикосновения. Конечно, потеря способностей, обеспечиваемых прикосновением, приведет к разрушительным нарушениям осанки, передвижения и функции конечностей, восстановления свойств объекта и любого физического контакта с окружающей средой в целом.

Психофизический эксперимент показал, что человеческие тактильные прикосновения богаты текстурами, формами, твердостью и температурой для взаимодействий, открытий, манипуляций и извлечения свойств объектов. Бесчисленные типы рецепторов, например механорецептор (давление и вибрация), терморецептор (температура) и ноцицептор (боль и повреждение), регистрируют эту информацию, распределенную с переменной плотностью, действующую на тело и расположенную в различных областях кожи.

Человеческие руки обладают исключительно высокой плотностью механорецепторов, одной из наиболее совершенных областей тела для обеспечения точной тактильной обратной связи.

Эта область прогрессировала с 1970-х годов и минимальное внедрение этих систем в роботов, хотя тактильное зондирование сравнительно игнорировалось в преждевременную эпоху автоматизации. Для сравнения: в 1980-е годы произошли значительные изменения в технологии тактильных датчиков, за которыми последовало снижение производственных затрат.

Был достигнут прогресс в сенсорных материалах, технологиях проектирования и производства, а также в методах трансдукции для встраивания в различные роботизированные платформы. Различные типы, такие как емкостные, пьезорезистивные, пьезоэлектрические, магнитные, индуктивные, оптические и тензометрические датчики, были ключевыми технологиями тактильного зондирования, которые были разработаны в этот период, что позволяет эффективно производить определенные устройства для определения формы, текстуры, силы и температуры объекта. обнаружение.

Технологии, задействованные в тактильном восприятии

Технологии тактильных датчиков определяются преобразованием, используемым для правильной передачи стимулов из внешнего мира в интеллектуальное устройство. Эти типы датчиков, используемые в робототехнике, ориентированы на методы емкостного, пьезорезистивного, оптического, магнитного, двоичного и пьезоэлектрического преобразования, перечисленные в следующих разделах.

Емкостные датчики-

Измеряя изменение емкости от приложенной нагрузки к конденсатору с параллельными пластинами, тактильные датчики сосредотачиваются на работе емкостного преобразования. Емкость подключена к аналогичному пластинчатому конденсатору для разделения и поля, в котором используется эластомерный разделитель для обеспечения соблюдения требований. Емкостные датчики могут изготавливаться миниатюрных размеров, что позволяет их создавать и встраивать в небольшие пространства, такие как ладони и кончики пальцев, в плотные массивы. С точки зрения лучшей чувствительности, устойчивости к дрейфу, меньшей температурной чувствительности, небольшого энергопотребления и определения естественной или касательной силы эта технология также обеспечивает различные преимущества. Значительный гистерезис — одно из немногих ограничений.

Пьезорезистивные датчики-

При приложении силы этот метод преобразования проверяет изменения сопротивления прикосновению. Пьезорезистивные датчики обычно производятся или изготавливаются из пьезорезистивных чернил в проводящей резине и штампуются с рисунком. Когда на датчик не действует контакт или напряжение, будет сформировано максимальное значение сопротивления. И наоборот, сопротивление прикосновению уменьшается с увеличением давления или стресса. Ее обширный динамический диапазон, долговечность, приличная устойчивость к перегрузкам, экономически сопоставимая цена и возможность производства в миниатюрных размерах — преимущества этой технологии. К недостаткам можно отнести пониженное пространственное разрешение, сложность индивидуального подключения нескольких компонентов датчика, чувствительность к дрейфу и гистерезису.

Оптические датчики-

Используя самые современные датчики технического зрения, оптические датчики работают, преобразуя механическое прикосновение, трение или направленное движение в изменения интенсивности света или показателя преломления. Обратной стороной является необходимость включения излучателей и детекторов света (например, матриц ПЗС), что приводит к увеличению размера.

Магнитные датчики-

Благодаря использованию эффекта Холла, магниторезистивных или магнитоупругих датчиков эта технология работает, обнаруживая изменения магнитного потока, вызванные приложенной силой. Датчики на эффекте Холла работают, измеряя изменения напряжения, создаваемого электрическим током, проходящим через проводящий материал, погруженный в магнитное поле. Датчик эффекта Холла используется также для обнаружения разнонаправленного отклонения искусственного уса. Магниторезные и магнитоупругие датчики распознают изменения магнитных полей, вызванные использованием механического напряжения.

Лучшая чувствительность, широкий диапазон, небольшой гистерезис, линейность и надежность — это различные преимущества датчиков этого типа. Однако они уязвимы для магнитных помех и шума. Физические размеры сенсорной системы и необходимость работы в немагнитных средах ограничивают возможности применения.

Бинарные датчики-

Контактный переключатель, способный обнаруживать дискретное событие включения / выключения, вызванное обнаруживаемыми механическими контактами. Простота конструкции и разработки датчика этого типа позволила включить его в широкий спектр робототехнических систем. Можно построить контактные устройства, выходящие за рамки необходимого двоичного кода. Основным недостатком этой сенсорной технологии является отсутствие разрешения, ограничивающее приложения такими проблемами, как обнаружение касаний или столкновений.

Пьезоэлектрические датчики-

Электрический заряд, пропорциональный приложенной силе, давлению или деформации, генерируется пьезоэлектрическими датчиками. Ключевыми недостатками этой сенсорной технологии являются ограничения динамических измерений и температурная чувствительность. Однако из-за более высокой чувствительности высокочастотные. отклики и различные типы в зависимости от применения, такие как пластик, кристалл, керамика и поливинилиденфториды, они идеально подходят для измерения вибраций и широко используются (PVDF).

Гидравлические датчики-

Это своего рода привод, который преобразует давление жидкости в механическое движение, которое используется в гидравлической технике. Современные промышленные и медицинские приложения нуждаются в микроскопических сервомеханизмах на основе гидравлики, называемых микроактюаторами, для обнаружения напряжения и измерения прочности. Микрогидравлические конструкции были разработаны для создания маломощных, точных и надежных датчиков потока. Этот датчик, состоящий из биомиметической системы, напоминающей волосы, позволяет преобразовывать поток в гидравлическое давление, обеспечивая широкий диапазон измерений и высокую чувствительность.

Основываясь на технологии датчиков микрогидравлики, массивах датчиков силы, близких к масштабу человеческого пальца, мы можем достичь более высокой чувствительности. Эти недорогие датчики силы, изготовленные с использованием технологии стереолитографии, обеспечивают надежные данные касания и высокое пространственное разрешение, идеально подходящее для зондирования на уровне кожи.

Критерии проектирования тактильного датчика

Человеческая рука — прекрасный пример дизайна с широким набором датчиков, поддерживающих различные формы касания. Было бы желательно создать искусственный рисунок, имитирующий человеческую руку. Стандартные рекомендации по созданию тактильных датчиков, представленные Dargahi и Najarian (2004), с учетом ограничений и возможностей датчиков, кратко изложены ниже:

Примечательный Применение тактильного датчика

Разработка надежных, гибких и адаптируемых роботов для изучения восприятия и безопасного взаимодействия с окружающей средой, включая человека, дала большое значение различным видам тактильных датчиков в робототехнике. Это привело к постоянному развитию технологии тактильных датчиков в различных роботизированных платформах, которые стремятся изучить / воссоздать восприятие, начиная от кончиков пальцев и заканчивая руками и торсом. Некоторые известные приложения / работы, связанные с тактильными датчиками, перечислены ниже:

• Использование кончиков пальцев робота, оснащенных пьезоэлектрическими тактильными датчиками для распознавания таких свойств объекта, как текстура, форма и твердость, при выполнении таких процедур, как толкание, скольжение, сжатие и т.
• Дизайн протезов рук с тактильными датчиками для имитации естественного движения и обнаружения контакта. является прекрасным примером нового гуманоида, который оснащен тактильными датчиками на поверхности тела, такими как пальцы, руки, туловище и т. д., для исследования восприятия и взаимодействия.

iCub Робот; Image Source: Никколо Каранти, ICub — Фестиваль Economia 2018 2, CC BY-SA 4.0

, который используется для исследования подходов к восприятию и управлению, оснащен планарным тактильным сенсором для определения края и ориентации объекта. В этой разновидности используются тактильные изображения и геометрическая форма. Связанный с этим метод, ориентированный на геометрические моменты, позволил исследовать и определять форму различных объектов с помощью руки KUKA с планарными тактильными датчиками.
• Выполнение процедур исследования с вращением и закрытием для надежного распознавания объектов было выполнено с использованием тактильных пальцев рук пятипалого робота.
• Интеграция тактильных датчиков в биомиметических роботов, чтобы понять, как тактильные ощущения работают у животных. Демонстрация восприятия стимулов, таких как текстура, контактное расстояние, направление и скорость, с помощью усатых роботов.
• Разработка искусственных антенн с датчиками давления и силы для изучения поведения муравьев и тараканов путем моделирования контакта.
• Было выполнено использование тактильных датчиков в подводной робототехнике (искусственные усы для имитации восприятия тюленей) для измерения скорости и понимания движения жидкости, угла и обнаружения следа.

Чтобы узнать больше о робототехнике, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ

У меня есть опыт работы в области аэрокосмической техники, в настоящее время я работаю над применением робототехники в оборонной и космической науке. Я постоянно учусь, и моя страсть к творчеству побуждает меня разрабатывать новые инженерные концепции. Поскольку в будущем роботы заменят практически все человеческие действия, мне нравится знакомить моих читателей с основополагающими аспектами предмета в простой, но информативной форме. Мне также нравится одновременно быть в курсе достижений в аэрокосмической отрасли. Свяжитесь со мной через LinkedIn — http://linkedin.com/in/eshachakraborty93

Последние посты

Гидроксид калия или едкий калий является неорганическим компонентом. Его молярная масса составляет 56.11 г/моль. Давайте резюмируем структуру КОН Льюиса и все факты в деталях. КОН представляет собой простой гидроксид щелочного металла.

Слово «еще» в основном служит в значении «до сих пор» или «тем не менее» в предложении. Проверим употребление слова «пока» в значении «союз». Слово «пока» можно обозначить как «координационное.

report this ad

О НАС

Мы являемся группой профессионалов отрасли из различных областей образования, таких как наука, инженерия, английская литература, и создаем универсальное образовательное решение, основанное на знаниях.

Системы тактильного типа

Информационные средства тактильного типа реализуют сенсорную функцию ося­за­ния и являются преобразователями контактного действия. В разделе В 3.4 было отмечено, что тактильная чувствительность организма связана с проприорецепторами, которые вырабатывают сигналы в тот момент, когда происходит изменение статических и динамических факторов в опор­но-двигательном аппарате. Поэтому, тактильная система организма тесно связана с его кинестетической системой. В робототехнике принято разделять эти два вида рецепции, возлагая на тактильную рецепцию задачу определения силовых факторов в захватном устройстве (ладони руки). Более того, считают, что непосредственно кожная чувствительность (осязание) реализуется системой тактильных датчиков, а силовая чувствительность запястья (связанная с захватом и удержанием предмета) — силомомомен­т­ной системой. Последняя может использовать как специализированные тактильные датчики, так и датчики динамических величин, рассмотренные в разделе 4.2.

Таким образом, применительно к роботу будем считать, что тактильные датчики служат для определения вариаций давления на рабочих поверхностях исполнительного механизма. Датчики же, регистрирующие изменение динамических соотношений в сочленениях исполнительного механизма при их взаимном перемещении, а также динамические напряжения в теле манипулятора включим в состав силомоментной информационной системы. Учитывая общность функций рассмотренных информационных средств, отнесем их к клас­су систем тактильного типа.

Системы тактильного типа наиболее часто используются в задачах механической обработки и сборки, абразивной зачистки, шлифовке поверхностей, упаковке, разборе деталей из навала и т.д. Представляют интерес процессы контроля усилий при резании и сборке деталей, регулирования давления в гидросистемах станочного и специального оборудования и многих другие процессы, где необходимо обеспечить заданные силовые показатели. Существенно, что в роботах тактильная рецепция, в отличие от других сенсорных функций, реализуется не локализованной в прост­ранстве системой анализаторов, а большим количеством разнотипных датчиков, «рассеян­ных » по всей поверхности исполнительного механизма. Обычно для силового (тактильного) очувствления манипулятора используются определенные зоны, расположенные либо на исполнительном механизме, либо на объекте работы (табл. 7.1).

Таблица 7.1. Зоны тактильного очувствления роботов

Структура информационной системы

Рекомендуемые материалы

В табл. 7.1 выделены шесть зон очувствления, а также обозначены следующие силовые факторы: P_n и m_j — компоненты вектора усилий, возникающие на объекте манипулирования и в шарнирах манипулятора, S_k и d_r — деформации губок схвата и запястья соответственно, e_i и r_m — деформации пле­чевого сустава и основания манипулятора.

Силомоментные системы используются для определения силовых факторов, возникающих в контактной зоне с целью идентификации, т.е. распознавания этого контакта. Их идеология построения предполагает «локализа­цию » сенсорной функции, т.е. оснащение датчиками сравнительно небольшого объема манипулятора, или объекта манипулирования (внешней среды). При этом механическая жесткость системы «манипулятор-объект » по­лагается достаточно высокой, так, чтобы ее упругие свойства «сосредотачивались » непосредственно в датчиках, т.е. местах разрыва кинематической цепи. Датчики сил и моментов или многокомпонентные силомоментные датчики (СМД) служат для определения силовых параметров в зоне контактного вза­имодействия в векторном пространстве силовых факторов. В отличие от них, тактильные датчики служат для определения характеристик кон­тактного пятна с целью получения тактильного образа. Их структура инвариантна к жесткости системы «манипулятор-объект » , и строится по прин­ципу «ин­формационных поверхностей » . Тактильные датчики используются с целью геометрического распознавания внешней среды в двух- и трех­мерном геометрическом пространстве.

7.1. Общие положения

Анализ технологических операций применяемых в основных отраслях производства и в специальных задачах показал, что более 60% из них связаны с контактным взаимодействием исполнительного механизма с внешней средой (все виды сборки и механообработки, склеивание, упаковка и др.). Автоматизация этих операций предполагает использование систем силомоментной адаптации, построенных на основе силомоментных систем и тактильных датчиков.

В общем случае, обработка тактильной информации в робототехнике осуществляется в четыре этапа: обнаружение контакта, его локализация (определение характера контакта), измерение кон­тактных усилий и распознавание контактной ситуации (или так­тильного образа). Контактное взаимодействие объектов характеризуется шестикомпонентным вектором F = (F0, M0) T , действую­щим в некоторой системе не свя­занных с роботом координат (рис. 7.1): F = (F_x, F_y, F_z, M_x, M_y, M_z) Т . Здесь F0, M0 — вектор сил и вектор моментов соответственно. Вектор F получил название главного вектора контактных сил и моментов. Применительно к операциям сборочного типа, например, он образуется системой сил, возникающих в точках контакта объектов сопряжения (точки a и b на рис. 7.2а). Обычно при составлении модели сборки ограничиваются рассмотрением цилиндрических объектов, сопрягаемых с некоторым технологическим зазором D. В этом случае, зазор определяется выра­же­нием: D = D — d cos q, где d и D — диаметры сопрягаемых деталей (вала и втулки), q — угловая несоосность. Считается, что контакт объектов сборки — точечный, и при этом количество точек контакта в процессе сопряжения изменяется от одной в момент касания до двух. Контактные усилия N₁ и N₂ при сборке варьируются в широких пределах, и при некоторых значениях может возникнуть заклинивание. В этом смысле, целью силомоментной системы является недопущение ситуации заклинивания.

Для операций типа абразивной обработки (рис. 7.2б) контакт подразумевается одноточечным. Под F_к и F_р обозначены радиальная сила и сила резания.

Для автоматизации указанных операций, как правило, приходится переводить силовые факторы из одной системы координат в другую. В частности, при управлении роботом такой системой координат является система XYZ, связанная со стойкой манипулятора (рис. 7.1). Подобный пересчет требует наряду с датчиком усилий также и датчик положения, определяющий координаты точки контакта P относительно системы XYZ. Следовательно, если датчик силы производит измерения в системе координат объектов O₁X₁Y₁Z₁, то для случая статического равновесия получим:

Данное выражение позволяет вычислить точку контакта по измеренным значениям F0 (на­при­мер, установив датчик в основание робота), если задана хотя бы одна координата — высота R_fz. (В частном случае, при R_fz = 0 использование трехкомпонентного силового датчика позволяет найти центр тяжести плоской детали).

7.2. Принципы силомоментного очувствления роботов

Системой силомоментного очувствления (ССО) робота называется СИС, включенная в его кон­тур уп­рав­ления и предназначенная для измерения компонент главного вектора сил и моментов, действующих на схват или инструмент манипулятора и формирования логического или непрерывного управляющего воздействия на исполнительный механизм в проекциях на связанную с ним систему координат. Типовая структура ССО при­ведена на рис. 7.3. В отличие от СТЗ вычислительные средства ССО обычно локальны и реализуются на базе контроллеров и однокристальных ЭВМ.

Современные ССО классифицируются по трем ос­новным признакам.

1. По принципу измерения компонент главного вектора нагрузки: системы прямого измерения (вклю­­чают СМД, устанавливаемый в раз­рыве кинематической цепи), системы косвенного измерения (ис­пользуют вариации моментов нагрузки в приводах).

2. По способу очувствления: «очувствленный манипулятор » и «очувствленная среда » .

3. По объекту управления: управляется непосредственно мани­пулятор робота и управляется автономный модуль.

Учитывая данную классификацию, выделяют пять типовых вариантов построения ССО (табл.7.2).

Таблица 7.2. Схемы построения ССО роботов

Место установки СМД

Так, например, первый вариант построения ССО предполагает управление манипулятором с помощью установленного на нем СМД. Рассмотрим эти варианты подробнее.

Заметим, что определение реакции между предметом в захватном устройстве робота и некоторой поверхностью (при абра­зивной обработке), или двумя предме­тами (при сборке) возможно несколькими способами. Обычно выделяют три: «очувствление » рабочей среды (в этом случае объ­­ект устанавливается на оснащенную датчиками платформу), «очувствление » за­хватного устройства или за­пястья робота, а также использование информации об усилиях, действующих на приводы робота через следящую систему.

Способ «очувствления » рабочей среды был разработан в Сте­нфордском исследовательском институте (США) П. Уотсоном и С. Дрейком (рис. 7.4). В соответствии с ним измерение силовых факторов проводилось на системе из трех подвижных платформ, оснащенных датчиками. Вне­шние силовые факторы F и M вызывают взаимное перемещение платформ, измеряемое вдоль осей X, Y, Z с помощью восьми тензодатчиков, расположенных между платформами. Обозначив буквами a и b сигналы с тен­зодатчиков, а l сторону платформы получим:

F_x = a₄ + a₂, F_y = a₃ + a₁, F_z = b₂ + b₄ + b₁ + b₃,

M_x = [(b₄ + b₁) — (b₃ + b₂)] l/2, M_y = [(b₄ + b₃) — (b₁ + b₂)] l/2, M_z = (a₁ — a₂ — a₃ + a₄) l/2.

Тогда, если на платформу действует некоторая сила, то координаты точки ее приложения P определяются выражениями:

В частности, по показаниям датчиков b_i (i = 1 . 4) можно вычислить положение центра тяжести объекта R_цт, установленного на платформе и его изменение во времени:

F_x = F_y = 0, F_z = b₂ + b₄ + b₁ + b₃, M_x = [(b₄ + b₁) — (b₃ + b₂)] l/2, M_y = [(b₄ + b₃) — (b₁ + b₂)] l/2, M_z = 0.

Если же в качестве объектов используются сборочные единицы, то проекции центра тяжести, например, втулки, однозначно определяются по формулам:

и

Указанные зависимости использовались при формировании закона управления роботом при сборке цилиндриче­ской пары.

При «очувствлении » рабочей среды возможно появление значительных динамических ошибок из-за инерционности платформ. Кроме того, такой подход усложняет организацию рабочего места. Поэтому, многие структуры СИС используют многокомпонентные СМД, расположенные на схвате, макси­мально близко к области, в которой возникают усилия. (Первые разработки в области роботизированной сбо­рки с использованием СМД проводились К. Розеном, Р. Грумом и А. Бейтси в США, а также Т. Гото в Японии).

В рамках концепции «очувствленного запястья » существует несколько конструктивных схем СМД. Выбор той или иной схемы определяется реализуемым принципом силомоментной адаптации. Различают три основ­ные модели: активная силомоментная адаптация, пассивная аккомодация и «адаптивное запястье » .

Модель активной силомоментной адаптации является наиболее распространенной. В соответствии с ней СМД выполняется в виде совокупности упруго-чув­стви­тельных элементов, измеряющих силовые факторы по трем осям связанной с ним системы координат (рис. 7.5). Первый подобный датчик был разработан сотрудником Массачусетского технологического института (США) В. Шейнманом в 1951 г. Управление приводами исполнительного ме­ханизма осу­ществляется по информации от СМД. Системы этого типа впервые позволили избежать заклинивания при сборке цилиндрической пары: еще в 1976 г. П. Уотсон осуществил установку цили­ндра ди­аметром 40 мм в отверстие с допуском 15 мкм за 0,2 с.

Модель пассивной аккомодации предназначена для сборочных операций и основана на построении СМД в виде пассивного центрирующего устройства. В этом случае, измерения силовых факторов не производится, а сопряжение объектов осуществляется за счет специальной конструкции центрирующего устройства. Наиболее известная конструкция, названная устройством с вынесенным центром подат­ли­вости или RCC (от англ. Remote Cen­ter Compli­an­­ce), была раз­работана в 1972 г. сотрудником Сте­н­фордс­кого исследовательского института Ч. Дре­й­пером (рис. 76)

Устройство, закрепленное в запястье манипулятора, состоит из двух функциональных модулей — силового, представ­ляющего собой упругий параллелограмм и моментного в виде упругого треугольника (рис. 7.6а). Упругие элементы (УЭ), в качестве которых используются штыри на упругих шарнирах, испытывают деформации изгиба под действием четырех ком­понент главного вектора сил и моментов F_x, F_y, M_x и M_y. В ненагруженном состоянии фокус устройства (точ­ка f), являющийся точкой приложения силовых факторов и совпадающий с точкой контакта объектов находится на оси захватного устройства. При действии компонент F_x и F_y деформируются УЭ силового модуля, смещая фокус в направлении действующей силы (рис. 7.6б). При возникновении моментов M_x и M_y происходит деформирование УЭ моментного модуля, и ось устройства поворачивается относительно оси симметрии на некоторый угол (рис. 7.6в). В результате действия указанных силовых факторов фокус f всякий раз перемещается в направле­нии дейст­вующей компоненты. (На рис. 7.6 показаны деформации устройства под действием ком­понент F_x и M_y). В настоящее время существует много модификаций схемы RCC. В большинстве из них вместо штыревых УЭ применяются эластомерные кон­ст­рукции.

Достоинствами средств пассивной аккомодации типа RCC является возможность «слепой » сборки цилиндрических объектов при на­­чальных рассогласованиях до 1 … 3 мм и 2 … 5 0 и простота конструкции. В то же вре­мя, этот подход не позволяет проводить операции с контролем качества (выдержкой заданных усилий) и применим преимущественно для осевой сборки. В настоящее время по­доб­ные упругие устройства применяются совместно с соответствующими поисковыми алгоритмами. Так, сборка цилиндрической пары классу H6-G7 выполняется за 2 . 8 с (В. Халил и П. Борель, США).

Модель адаптивного запястья, учитывающая достоинства обо­­их подходов, связана с использованием систем активно-пас­сив­ной адаптации (рис. 7.7). Она была разработана сотрудником фирмы Hitachi (Япония) T. Готo в 1982 г. Устройства, по­строенные в соответствии с данным подходом используются в сбор­­ке ти­па «вал-втулка » с допусками менее 2 мкм, абразивной обработке и других операциях с замкнутой кинематиче­ской цепью.

Наконец, способ косвенного измерения вообще не требует никакого дополнительного оснащения манипулятора. Здесь используется тот принцип, что если робот содержит привода с обратимыми редукторами, то любая сила, дей­ствующая ни­же некоторого i-го сочленения исполнительного механизма, ока­зывает влияние на все движущие моменты, управляющие со­чле­не­ни­ями выше данного (рис. 7.8). Тогда, внешнее воздействие F можно определить, измеряя разность меж­ду моментами в приводах (кос­венно, например, через токи двигателей) при его наличии и отсутствии. В состоянии равновесия имеем:

здесь P — вектор моментов, возникающих под действием веса звеньев робота, Г — вектор моментов в сочленениях.

Сила реакции внешней среды F создает вектор момента M и уравнение равновесия изменяется:

где M — вектор момента от силы F.

Оба уравнения соответствуют одной и той же конфигурации q₀, когда следящая система робота поддерживает заданные значения углов q = q₀. Используя принцип виртуальных работ, запишем

При этом, Dx = J Т (q) Dq. Здесь J(q) — матрица Якоби, связывающая прост­ранство задачи с пространством обобщенных координат. Тогда получим:

Следовательно, внешняя сила F вычисляется косвенно через моменты в приводах Г, при известной кинематической схеме манипулятора J(q) и его весовых параметрах P. Заметим, что когда манипулятор принимает син­­гулярную конфигурацию, при которой det J(q) = 0, производить измерения нельзя.

Этот подход, предложенный Р. Полом для сбор­ки узлов водяного насоса в проекте «Stanford Arm » , вызвал большой интерес и использовался также Х. Иноки, П. Борелем и др. Однако, очевидное достоинство способа, связанное с его практичностью и дешевизной решения не компенсируется недостатками. Важнейшее из них — неоднородность инерционных сил робота в зависимости от его конфигурации, наличия груза, упругости в шарнирах и т.д. требует очень точного моделирования динамики.

7.3. Датчики систем силомоментного очувствления роботов

В настоящее время более 80 крупных фирм выпускают ССО и отдельные СМД роботов.

Основным элементом ССО робота является СМД, осуществляющий разложение много­компо­нент­ного вектора F по компонентам век­тора электрических сигналов U. Дальнейшее преоб­разо­вание инфор­мации, в том числе и формирование управляющих воздействий в систему управления (СУ) робота реализуется либо непосредственно в датчике (концепция «интеллектуального СМД » ), либо в уп­равля­ю­щем процессоре СУ робота.

Структурно СМД представляет собой мно­гоканальную измерительную систему в виде совокупности уп­ру­гих и чув­стви­те­ль­ных элементов, специ­аль­ным образом ориентированных в пространстве (рис. 7.9). Процедура преобразования информации в СМД заключается в полу­чении вектора электрических сигналов U, компоненты кото­рого пропорциональны компонентам гла­вного вектора сил и моментов F. Следовательно, функцию преобразования СМД можно описать выражением: U = S F, где S — матрица чувствительности. Данное преобразование реализуется в три этапа:

· шестикомпонентный вектор F раскладывается в базисе УЭ и регистрируется ЧЭ датчика: e_l = f(F, R), R — вектор пе­ре­ме­щения центра измере­ний;

· сигналы с ЧЭ суммируются измерительной цепью СМД и но­р­мируются с помощью изме­ри­тельного усилителя: U = f(e_l) ;

· вычисляется действующее значение: F = f(U).

Под центром измерений обычно понимается точка приложения вектора F.

Включение такой системы в контур управления робота, приводит к существенному влиянию ее параметров на динамические характери­стики и точность приводов. Особенно большое вли­яние оказывает конструкция СМД; именно через нее осуществля­ется замыкание кинематической цепи робота. Поэтому к датчикам ССО предъявля­ются сле­дующие требования:

· высокая жесткость (собственные резонансные частоты с характерной массой, например, схватом, не менее 50 Гц);

· уровень перекрестных связей между каналами измерения, не более 5%;

· высокая линейность и малый гистерезис ( e_л и e_г, не более 1%);

· быстродействие (время преобразования) T_п, не более 0,01 с;

· малые массогабаритные и инерционные характеристики УЭ.

В настоящее время, промышленно выпускаются десятки моделей СМД. При этом все известные решения выполняются в рамках одной из двух базовых концепций построения ССО:

· используются простые конструктивные схемы датчиков, требующие сложных вычислительных операций для определения компонент,

· разрабатываются пространственно сложные конструк­ции, не требующие дополнительных вычислений.

Включение СМД в кинематическую цепь манипулятора предполагает, что его собственная жесткость должна быть ниже жесткости исполнительного механизма. Конструктивно любой СМД представляет собой пространственную пружину, допускающую упругое перемещение центра измерений относительно трех осей координат. Это перемещение в пределах зоны упругости описывается известной зависимостью: F = C R, где С — матрица жесткости СМД. Коэффициенты матрицы жесткости характеризуют величину номинальных деформаций УЭ датчика. Вид матрицы жесткости определяет перекрестные связи в механическом преобразователе и указывает, в каких направлениях будет перемещаться центр измерений СМД под действием некоторой компоненты вектора F. Следовательно, матрица жесткости является важнейшей характеристикой СМД, описывающей как параметрические, так и структурные свойства конструкции. Первые характеризуют собственно жесткость каналов измерения, вторые — перекрестные связи между ними. Эти признаки обычно применяют при классификации СМД.

1. По значениям коэффициентов жесткости конструкции различают: СМД высокой жесткости (используются измерители де­формаций) и низкой жесткости (используются с измерителями перемещений).

2. По типу матрицы жесткости: соответственно СМД с матрицей жесткости общего вида и СМД с «разреженной » матрицей жесткости.

В зависимости от типа матрицы жесткости C преобразование вектора F в вектор U производится либо в вычислительном модуле СМД (для датчиков простой формы), либо непосредственно в его конструкции (для дат­чиков с преимущественно механическим разделением компонент).

Наиболее распространенными измерителями де­формаций являются ТР, а также пьезо- и магнитострикционные преобразователи, измерителями перемещений — оптронные пары или электромагнитные (реже — электростатические) ЧЭ.

Проведем краткий обзор основных конструктивных схем СМД.

СМД высокой жесткости строятся на базе УЭ типа балок равного сечения с наклеенными на них ТР. В системах управления сборочными манипуляторами широко используются запястные СМД, с матрицей жесткости общего вида. Базовые схемы таких датчиков были разработаны в середине 70-х годов ХХ века в Лаборатории Дрейпера (США) и Католическом Университете (Бельгия). Пример одной из них представлен на рис 7.10. Конструктивно датчик представляет собой два фланца, связанных между собой УЭ. При деформации фланцы упруго перемещаются друг относительно друга. На внутренней стороне трех (в других моделях — четырех) УЭ наклеены фольговые ТР, измеряющие деформации растяжения-сжатия, а на внешней стороне — сдвига. Поскольку, в каждом УЭ возникают деформации от всех шести компонент вектора F, функция преобразования датчика опи­сывается матричным уравнением общего вида: U = S F, S — где матрица чувствительности. Каждая компонента вектора U является линейной комбинацией компонент вектора F. Для вычисления значений компонент вектора F необходимо провести обратное преобразование: F = S -1 U, где S -1 — матрица обратная к матрице S.

Коэффициенты матрицы чувствительности s_ij (i, j = 1 … 6) определяются при тарировке СМД. С этой целью к нему поочередно вдоль каждой координатной оси прикладываются силы и моменты заданной величины и определяются уровни выходных сигналов u_i с каждого из ТР. В пределах упругости коэффициенты s_ij полагаются постоянными и их значения указываются в паспорте на датчик.

Если матрица S не квадратная (прямоуголь­ная), то расчеты проводят на основании псевдообратной матрицы S_* -1 , равной: S_* -1 = (S T S) -1 S T .

Датчики с матрицей жесткости общего вида при значительных габаритах измеряют достаточно высокие значения моментных компонент вектора нагрузки. Так, для датчика, представленного на рис. 7.11, с диаметром 120 мм, высотой 20 мм и размерами УЭ 6´1,5 мм диапа­зон из­мерения по силам составляет от 200 Н — для компонент F_x, F_y до 400 Н для F_z и моментам от 10 Нм для M_x, M_y до 20 Нм для M_z. Порог чувст­вительности по всем компонентам достигает

0,05%, максимальный уровень выход­ного сигнала

Очевидны достоинством СМД с матрицей жесткости общего вида, является простота конструкции, что делает их весьма привлекательными для использования в робототехнике. Однако датчики этой группы обладают и существенными недостатками. Так, поскольку каждый из УЭ должен рассчитываться на действие всех компонент нагрузки, это приводит к низкому значению коэффициента использования диапазона линейных деформаций. Кроме того, таким датчикам свойственна разная чувствительность каналов измерения и низкое быстродействие (значительное время вычисления компонент).

Указанные обстоятельства привели к тому, что в современных ССО все чаще используются СМД с преиму­щественно механическим разделением компонент, очувствляющие захватное устройство, рабочую среду или запястье робота. Примерами таких датчиков являются конструктивные схемы, разработанные фирмой IBM (США) и Токийским университетом. Схема шестикомпонентного СМД, очувствля­ющего «пальцы » захватного устройства манипулятора строится из шести одинаковых взаи­моза­меняемых УЭ балочного типа. Каждый палец схвата (а всего конструкция СМД включает два пальца) представляет собой шесть модулей с ТР ЧЭ, плоскости которых ориентированы в трех взаимно перпендикулярных плоскостях (рис. 7.11). Центр измерений СМД совпадает с кончиком пальца (точка О). Любую силу, или момент, действующие на захватное устройство можно представить в виде проекций на оси подвижной системы координат OXYZ. Если сигналы с каждого ЧЭ обозначить U_i (i = 1… 6) и зная размеры УЭ, можно определить искомые проекции вектора сил и моментов F:

СМД подобного типа использовался в роботизированном комплексе сборки узлов пишущих машинок. (Диапазон измерения сил составлял: 0 . 10 Н, максимальный выходной сигнал при использовании полупро­воднико­вых ТР — 1В).

Схема «мальтийского креста » использует только изгибные УЭ (это обеспечивает примерно равную чувствительность каналов) и частичное разделение компонент при сравнительно простой конструкции механического преобразователя (рис. 7.12). Датчик содержит четыре УЭ (балки), связанные через внутренний фланец (на рисунке не показан) с запястьем робота, а через четыре упру­гие мембраны с внешним фланцем. Внешний фланец СМД соединен с захватным устройством. Сигналы U с во­сьми ТР, установленных попарно на каждом УЭ связаны с главным вектором сил и моментов F выражением: U = S F, где матрица чувствительности СМД S имеет вид: .

Матрица жесткости C, связывающая компоненты вектора F и вектора перемещений центра измерений X (центра координат или центра симметрии) такого СМД диагональна: F = C X, C = diag c_ij; (i, j = 1, 2, .. 6). Запястные датчики типа «мальтийский крест » позволяют строить прецизионные ССО высокого быстродействия.

Во всех рассмотренных примерах СМД в качестве ЧЭ использовались измерители деформаций. Если же к датчику предъявляются требования малой жесткости, то ЧЭ целесообразно строить на базе измерителей перемещений. Наиболее известными ЧЭ этого типа являются электромагнитные, реже емкостные (электростатические) преобразователи. Как правило, СМД с измерителями перемещений не обладают высокими метрологическими характеристиками, и, поэтому, измерение в них выполняет лишь вспомогательную (контрольную) функцию. Заметим, что схемы на базе электромагнитных ЧЭ обладают большой мощностью выходного сигнала и не требуют использова­ния усилительных схем, однако их функция преобразования нелинейна. Диапазон измерения сил составляет

10 2 Н . 10 7 Н. Что касается СМД на базе емкостных преобразователей, то для них характерны сравнительно малые размеры и широкий диапазон измеряемых усилий, однако они требуют применения высоких несущих частот (для снижения утечек) и имеют повышенную чувст­ви­тель­ность к загрязне­нию. В то же время, линейность таких датчиков высока, и они стабильны до очень высоких температур. Использование высоких несу­щих частот обеспечивает хорошую помехозащищен­ность к маг­нитным полям. Диапазон измерения сил лежит в пределах

На рис. 7.13а представлена схема СМД малой жесткости RCC-типа. ССО, использующие СМД с подобной конструктивной схемой, объединяют достоинства активного и пассивного принципов адаптации. УЭ датчика выполняются на базе эластомерных структур, обладающих преимущественно одно­осным напряженным состоянием. Эластомер (рис. 7.13б) представляет собой набор из чередующихся резиновых и металлических дисков малой толщины склеенных между собой. Такая конструкция обладает достаточно высокой жесткостью на сжатие и легко деформируются на сдвиг, являясь, таким образом, УЭ сдвигового типа. Перемещения центра измерений СМД (его фокуса) производится четырьмя оптронными датчиками (светодиод и четыре фотодиода). При малых перемещениях фокуса четыре компоненты век­тора F определяются из линеаризован­ных уравнений вида [ ]:

;

;

Здесь U₁ …U₄ — выходные сигналы фотодиодов, L₁ и L₂ — базовые размеры оптронного блока. СМД данного ти­­па при размерах Æ125´65 мм обладает невысокой жестко­стью (

10 4 Н/м и 10 2 Нм/рад) и, в принципе, может работать как датчик перемещений. Приведем основные характеристики датчика — диапазон измерения: перемещений ± 2мм, сил — 0 . 30 Н, моментов — 0 . 1,5 Нм, основная погрешность e = 5%, уровень перекрестных связей l_ij = 5%., разрешающая способность при измерении перемещений

Принцип очувствления рабочей среды реализуется 4-ым вариантом ССО, включающим «очув­ствлен­ный » монтажный сто­лик, оснащенный приво­дами «точного » позиционирования и шестиком­по­нент­ный СМД, установленный в основании сто­лика. Схема разработана M. Касаи в Токийском университете, Япония (рис. 7.14). Нижняя часть датчика сборочной системы, выполненная в виде плоского креста, используется для определения компонент М_х, М_у, F_z, а верхняя — компонент F_x, F_y, M_z. ТР на нижней крестовине (УЭ 5, 6, 7, 8) измеряют деформации изгиба, в то время как на верхней (УЭ 1, 2, 3, 4) — сдвига. Основные соотношения для определения компонент имеют вид:

Чувствительность СМД составляет

0,1%, при диапазоне измерения сил 0 . 20 Н, моментов 0 . 0,1 Н м. «Адаптивный сборочный столик » использовался в задачах прецизионной сборки. Достоинством схемы является высокое быстродействие, т.к. управляющие сигналы поступают непосредственно на приводы исполнительного механизма. В то же время, собственно датчик не лишен недостатков: его каналы обладают разной чувствительностью (для каналов с изгибными деформациями она на порядок выше, чем со сдвиговыми). Кроме того, наличие инерционных составляющих вызывает динамические погрешности.

7.3.1. Упругие элементы и измерительные це­пи силомоментных датчиков

Несмотря на все многообразие конструкций СМД все они строятся на базе однотипных УЭ. Как известно, напряженное состояние, возникающее в материале УЭ, в значительной степени определяется его формой. При расчете упругих конструкций обычно выделяют четыре типа напряженных состояний: растяжение-сжатие, изгиб, сдвиг и кручение. Поэтому, и в конструктивных схемах СМД стараются использовать УЭ, деформации которых можно отнести к одному из указанных типов. В однокомпонентных датчиках так и поступают — УЭ испытывают дефор­мацию оп­ределенного типа. В многокомпонентных СМД это­го добиться труднее, в частности, в рассмотренных ранее конструкциях возникали напряженные состояния разных типов. Тем не менее, для обеспечения равной чувствительности каналов измерения стремятся уменьшить количество типов напряженных состояний в конструкции УЭ. При этом говорят, что данный датчик обладает преимущественно однотипным напряженным состоянием. Раз­личают три типа УЭ СМД: продольные (испытывают де­формацию растяжения-сжа­тия), изгибные и сдвиговые.

Выбор того или иного типа УЭ зависит от величины измеряемых усилий, причем датчики одного назначения могут строиться на базе разных УЭ. Характерным примером являются весы. Так, в однокомпонентных весах могут исполь­зоваться продольные УЭ, например, при измерении веса железнодорожных вагонов и изгибные — в ювелирном деле. Обы­чно, при расчете СМД полагают, что его конструкция представляет собой набор простых УЭ, в которых возникают либо однотипные напряженные состояния, либо их комбинации. Под простым УЭ в большинстве случаев понимают балку равного сечения, испытывающую напряженное состояние растяжения-сжатия, изгиба или сдвига (рис. 7.15а — в). Заметим, что при кручении также возникает сдвиговое напряженное состояние. Для измерения деформации УЭ на его поверхности монтируются ЧЭ. Устанавливая ЧЭ попарно с разных сторон УЭ можно не только определить величину действующего силового фактора, но и его знак (рис. 7.15г). Однако даже при использовании однотипных УЭ нельзя не учитывать паразитные составляющие нагрузки, обусловленные самыми разными причинами. (На рис. 7.15а-в паразитная составляющая обозначена F_^). Например, в однокомпонентных конструкциях с продольными УЭ невозможно полностью устранить поперечную составляющую F_^, вызванную, например, непараллельностью линии действия силы и оси датчика. Особенно остро эта проблема стоит в многокомпонентных СМД, где поперечную компоненту невозможно устранить в принципе. Для ее частичной компенсации строятся специальные симметричные механические преобразователи. Подробное рассмотрение этих вопросов приводится в [ ]. Таким образом, в многокомпонентых СМД, как и любых многоканальных измерительных системах между каналами измерения возникают перекрестные связи, описываемые коэффициентом влияния l_ij. В табл. 7.3 приводятся формулы для определения деформаций под действием разных влияющих факторов простых УЭ.

Таблица 7.3. Сравнительный анализ разных типов УЭ

e_l^ = (1-n) F_^/2Ebh

2(1-n)G/3E

Обозначено: E, G — модули упруго­сти 1-го и 2-го родов, n — коэффициент Пуассона (n = 0,3), e_l= — измеряемая деформация, e_l^ — деформация УЭ в поперечном направлении, l, b и h — длина, ширина и тол­щина сечения УЭ. Модуль упруго­сти 2-го рода G, называемый также поперечным модулем сдвига, определяется выражением:

.

В конструктивных схемах современных СМД чаще всего используются УЭ изгибного типа. Это обусловлено большей чувствительностью изгибного УЭ S_уэ = F/e_l=.. Тем не менее, при расчете УЭ приходится учитывать реальные соотношения между изгибными, сдвиговыми напряжениями и напряжениями растяжения-сжатия в материале. Их абсолютные значения и соотношения определяются размерами УЭ. При использовании УЭ балочного типа (b >> h), его чувствительность к соответству­ющей компоненте при F = F_^ можно определить из выражений: S_{уэ изг} = 6l/Ebh 2 , S_{уэ сдв} = 3(1+n)/2Ebh и S_{уэ р-с} » 0. Следовательно, коэффициент влияния поперечной (сдвиговой) компоненты на измеряемую (изгибную) будет равен l_{сдв/изг} = h(1+n)/4l.

Чувствительность СМД с изгибными УЭ S_{уэ изг} зависит не только от толщины и ширины УЭ, как у продольного и сдвигового УЭ, но и от его длины. Поэтому, в схемах СМД с изгибными УЭ, существуют зна­чительно больше возможностей выбора диапазона измеряемых нагрузок.

Максимальное разделение деформаций дости­гается применением в СМД дифференциальных схем УЭ. В такой схеме точка приложения сило­вого фактора совпадает с «центром измерения » датчика, при­чем его перемещение осу­ществляется строго в на­правлении действующей ком­поненты. Примером такого УЭ является изгибная балка на двух симмет­ричных опорах (рис. 7.16). Большим достоинством дифференциальных схем СМД является возможность привести матрицу жесткости к диагональному виду, и, тем самым, теоретически компенсировать перекрестные связи в конструкции. В этом случае, перекрестные связи в датчике будут обусловлены уже не конструктивными факторами, а только технологическими причинами (качеством наклейки ТР, их соосностью и т.д.) и составлять не 15 … 20%, а всего лишь 1 … 3%.

В табл. 7.4 приведены некоторые формулы для расчета УЭ датчика.

Таблица 7.4. Некоторые характеристики основных схем изгибных УЭ

Дифференциальный (шарнир)

Дифференциальный (заделка)

Обозначено: d, j — прогиб и поворот центра измерения СМД под действием силового фактора, I — момент инерции сечения. Для прямоугольного сечения: .

Деформации и перемещения характерных точек УЭ воспринимаются различными ЧЭ, жестко связанными с ними. Самым распространенным ЧЭ, который используется при построении многокомпонентных СМД, является ТР. Малые габариты и удобство размещения ТР на поверхности УЭ позволяют строить компактные СМД, встраиваемые в кинематическую цепь манипулятора. Каждый ТР измеряет деформацию УЭ непосредственно в месте закрепления, поэтому их совокупность образует схему с действительным ин­тег­рирова­нием, эф­фек­тив­ность которого определяется коли­че­ством измерителей деформации. Интег­ри­рование осуще­ствля­ется суммирующей (изме­рительной) цепью в виде потенциометрической или мостовой схемы (рис. 7.17). Обозначено: R₁ . R₄ — рабочие ТР, R₅ . R₉ — ком­пенсационные ТР (они используются для компенсации температурных коэффициентов нуля ТКН и чувствительности ТКЧ, со­­ответственно), R -внутреннее сопротивление источника питания. (Если R = 0 — речь идет об источнике напряжения, если R = ¥ — то об источнике тока).

Все ЧЭ (за исключением термокомпенсирующих) располагаются в местах наибольших деформаций УЭ. В простейшей измерительной цепи компенсационные ТР не используются. В этом случае, выходное напряжение U_вых определяется известным выражением:

Здесь U_ип — напряжение питания. Учитывая, что e_R = DR/R = S_т e_l, где e_l = Dl/l, получим для каждого ТР:

Функция преобразования ТР измеритель­ной цепи с четы­рьмя рабочими плечами примет следующий вид:

Максимальный сигнал U_вых получается при: e_l1 = e_l2 = e_l3 = e_l4.

Из этого выражения следует, что четырехплечная мостовая схема с одинаковыми ТР гарантирует сохранение симметрии при синфазном вли­я­ю­щем воздействии. Подобные схемы являются основой при построении измерительных цепей в термокомпенсированных ТР СМД, обладающих вы­сокой линейностью и чувствительностью. Недостатком ТР схем является низкий уровень выходного сигнала, требующий применения измерительных усилителей с высоким коэффициентом усиления K_{u ос} (обычно не менее 1000).

7.3.2. Датчик с упруго-чувствительными элементами

Наряду с ТР в СМД используются ЧЭ, принцип действия которых основан на пьезо- и магнитоупругом эффектах. Они называются совмещенными упруго-чувствительными элементами и входят в состав динамических или «ква­зистатиче­ских » силоизмерительных систем. Наиболее распростра­ненные схемы осно­ваны на применении дис­ковых пьезодатчиков и параметрических магнитоупругих преобразователей со скрещенными обмотками. Их важнейшей особенностью является обеспечение высокой жесткости конструкции, что особенно важно для измерителей больших нагрузок. Так, малогабари­тный однокомпонен­тный СМД фирмы He­w­­lett-Packard разме­­ром Æ22´8 мм при приложении номинальной силы дефор­мируется всего на 2 10 -3 мкм. Вместо сплошных дисков в качестве ЧЭ часто используются пьезоэлектрические кольца того же диаметра. Кварцевые СМД фирмы He­wlett-Packard измеряют силы в пре­делах 10 Н . 10 7 Н.

Серийно выпускаемые отечественные дисковые ЧЭ на базе пье­зокерамических таблеток ЦТС-19 поз­воля­ют конструировать СМД с диапазоном измерения 1,0 Н . 120 КН. Для максимальных нагрузок диаметр колец превышает 100 мм.

Пример шестикомпонентного СМД высокой жесткости представлен на рис. 7.18а. Че­тыре упруго-чув­ствительных элеме­нта образуются на­бором из трех бло­ков, каждый из которых состоит из шести дисковых пьезодатчиков конкретной поляризации. На рис. 7.18б и в показаны блоки, измеряющий деформации в горизонтальной плоскости и вдоль вертикальной оси Z соответственно. Подобное расположение упруго-чу­в­ствительных элеме­нтов по­­зволя­ет вычислить все шесть компонент гла­вного вектора сил и моментов F:

Здесь а — характерный размер СМД (расстояние между блоками). При размере 56´56´10 датчик обладает следующими характеристиками: диапазон измерения 0 … 5000 Н и 0 … 200 Нм, раз­­­решающая способность — 0,001%, механическая жесткость

10 9 Н/м. Коэффициент влияния l_ij составляет в среднем 3%. Использование пьезодатчиков в качестве ЧЭ СМД позволяет строить системы наивысшей жесткости.

СМД на базе магнитоупругих элементов обладают большим выходным сигналом при той же жесткости, но меньшей ли­ней­ностью. Диапазон измерения сил составляет 10 2 Н . 10 6 Н.

В заключении приведем примеры некоторых выпускаемых промышленно СМД (табл. 7.5).

Таблица 7.5. Примеры промышленных СМД

C, Н/м, Нм/рад (f, кГц)

(-100 . 200) 10 3 — F_z

1. Датчики серии К разработаны фирмой Kist­ler, Германия и предназначены для исполь­зования в механообработке (К-9293 — для свер­ле­ния, платформа К-9257А — для фрезерования) и в системах управления (К-9251, К-9065)

2. Для датчика 70025 разработанного фирмой SDI, США обозначено: * — погрешность линей­ности e_нл, ** — гис­терезис e_г.

3. Перекрестное влияние каналов для всех моделей l_ij

Подведем некоторые итоги. Включение СМД в кинематическую цепь ма­нипулятора, а аппаратно-про­грам­мных средств ССО в контур управления робота приводит к существенному влиянию последних на качество процессов управления. Поэтому технические средства ССО должны выбираться исходя не то­лько из особенностей конк­ретных операций, но также и параметров робота и его системы управления. Обычно считают, что ха­ракте­ристики ССО до­лжны обе­спечивать заданные показатели качества переходных процессов в приводах робота. Например, для обеспечения режима реального времени, необходимо, чтобы время преобразования информации в ССО Т_ССО по крайней мере не превышало частоту квантования приводов робота f_к. В более жесткой формулировке: Т_ССО< 1/2f_к. Это условие, в свою очередь, накладывает определенные ограничения на СМД: его конструкцию (вид и коэффициенты матриц жесткости и чувствительности), материал и т.д. Наибольшая точность достигается в датчиках с диагональной матрицей жесткости, быстродействие — в датчиках с преимущественно механическим разделением компонент, а равная чувствительность каналов — при использовании однотипных УЭ. Показателем качества УЭ является отношение модуля упругости Е к плотности r материала. Эта величина, определяет частоту собственных механических колебаний СМД f_СМД. Лучшими материалами механического преобразователя датчика обычно являются алюминиевые и титановые сплавы (Д16Т, ВТ6), пружинные стали (ШХ15, 36 НХТЮ). Достоинством алюминиевых сплавов является высокий предел текучести, позволяющий обеспечить достаточный уровень выходного сигнала, а также меньшая, по сравнению со сталью плотность, и, следовательно, меньший вес алюминиевого датчика.

Промышленный выпуск ССО в мире постоянно растет. Анализ существующих моделей позволяет условно разделить их на четыре типа (табл. 80). В наиболее распространенных схемах I типа ССО представляет собой три отдельных блока: механический преобразователь, блок аналоговых усилителей и устройство цифровой обработки сигналов. ССО II типа вовсе не используют цифровую обработку данных, а системы III типа состоят из двух блоков: механического преобразователя с интегрированным каскадом усилителей и устройство цифровой обработки сигналов. Наконец, в системах IV типа все блоки совмещены и находятся внутри механического преобразователя. Эта схема, получившая название «интеллектуального СМД » приведена на рис. 7.19.

Использование «ин­­­­теллектуального СМД » позволяет вынести вопрос принятия решения об изменении алго­рит­ма движения манипулятора непосредственно на уровень ССО. Датчик представляет собой совокупность аппаратно-програм­мных мо­дулей, свя­занных со стойкой управления робота посредством стандартного интерфейса (последовательного или параллельного канала связи, канала связи с технологическим оборудованием, локальной сети и т.д.). Структура системы управления робота в этом случае является двухуровневой и строится по схеме «главная машина — сателлит » , где функцию сателлита выполняет СМД. Он же решает задачу верхнего уровня уп­равления, т.е. формирует стратегию движения манипулятора. С этой целью в состав СМД включается сенсорный контроллер, построенный на базе однокристальной ЭВМ, а в памяти программ и данных может храниться база знаний. Нижний уровень — уровень управления приводами реализуется традиционным образом с помощью стойки управления робота (например, «Сфера 36 » для робота РМ- 01).

Обмен данными между уровнями осуществляется протоколами связи. В частности, верхний уровень уп­равления может корректировать траекторию движения концевого эффектора процедурами прерывания, модифицируя закон управления.

В табл. 7.6 представлены некоторые характеристики промышленных ССО.

Таблица 7.6. Примеры промышленных ССО

Обозначено: D — разрешающая способность, e_нл — погрешность линейности, l_ij — уровень перекрестных связей.

7.4. Методы распознавания контактных ситуаций

В задачах распознавания, возникающих в роботов, используются те же подходы, что и в СТЗ. По аналогии с СТЗ, объект, или контактная ситуация описываются в терминах тактильного образа, в виде совокупности отдельных признаков. Следовательно, и суть распознавания заключается в отнесении некоторой контактной ситуации соответствующему классу. Наиболее простые задачи связаны с выбором заданного объекта из нескольких по весовым показателям при сортировке или разборе навала. В других задачах распознавание в значительной степени является эвристическим, т.к. зачастую признаки образа сформировать заранее невозможно. Эти операции, а также и более сложные предполагают функционирование робота в частично недетерминированной обстановке. Обычно, она проявляется в том, что параметры внешней среды, полученные с помощью информационных средств, недостаточны для реализации поставленной цели. Общепринятым подходом является составление упрощенной модели среды и конкретизация ее в процессе выполнения отдельных целенаправленных действий. Если информация, полученная на каждом следующем шаге, увеличивает неопределенность ситуации (например, увеличивает порядок описывающего ее уравнения), то данная стратегия признается неверной и модифицируется. В этом смысле, эффективность метода в значительной мере определяется правильным выбором параметров, описывающих конкретную ситуацию. Часто такие параметры не могут быть определены с помощью информационных средств одной модальности, например, в задачах, связанных с замыканием и размыканием кинематической цепи манипулятора. Анализ подобных ситуаций требует, как минимум, использования данных о текущем положении манипулятора и о силах, возникающих при контакте манипулятора с внешней средой. Практическое решение таких задач в значительной степени определяется возможностями конкретного робота и его системы управления. Так, для отечественного робота РМ-01со стойкой управления «Сфера-36 » , возможности учета мультимодальной информации весьма ограничены: система управления является позиционной и замкнутой, что не позволяет непосредственно включать данные о контактных усилиях в закон управления роботом.

Одним из решений этой проблемы является применение методов ситуационного управления. В этом случае информация о контактных усилиях используется не непрерывно, а лишь в ситуациях, определенных и описанных заранее. Такие ситуации определяются ССО путем постоянного анализа распределения силовых факторов, действующих на схват манипулятора (или его рабочий инструмент), в том числе, при замыкании кинематической цепи. В случае изменения ситуации происходит прерывание текущей программы управления со стороны ССО. Программа управления при этом либо модифицируется, либо заменяется другой, соответствующей изменившейся стратегии движения. При этом и в качестве признаков той или иной ситуации используются не численные значения каких-либо параметров: сил, моментов, давлений и др., а их соотношения.

Примером использования указанного подхода является стратегия управления роботом в такой недетерминированной задаче, как сопряжение цилиндрических объектов. Данная задача не решается с использованием обычных алгоритмов позиционного управления, поскольку невозможно составить точ­ную геометрическую модель контактных поверхностей и их вза­им­но­го положения, да и сама траектория движения концевого эффектора не известна заранее, а фор­ми­руется непосредственно в процессе движения. В то же время, при сопряжении цилиндрических объектов наблюдаются некоторые закономерности в распределении силовых факторов, которые могут быть использованы для определения характерных ситуаций. Экспериментальным путем установлено, что при сопряжении объектов в пространстве координат «сила-перемещение » возникают характерные распределения силовых факторов, не зависящие от размеров объектов.

Это соображение иллюстрируется на рис. 7.20. Здесь показаны графики изменения силовых факторов F_x, F_z и M_y в запястном СМД при осевой сборке по мере углубления вала в отверстие вдоль оси Z (подобная картина характерна и для других компонент векторов сил и моментов, измеряемых СМД). Численные значения переменных, вообще говоря, могут быть неизвестны, однако между ними существуют достаточно определенные соотношения. Анализ приведенных соотношений позволяет выделить ряд опорных точек, в окрестности которых происходит изменение контактной ситуации. Эти точки могут быть названы точками фазового перехода; они условно разделяют процесс сопряжения на ряд этапов — классов, для каждого из которых характерна определенная ситуация из числа возможных: свободный ход (0), фаска (I), одноточечный контакт (II), двухточечный контакт (III), заклинивание или завершение цикла (IV). Представление о фазовых переходах позволяет использовать логические принципы управления. В этом случае, создается система решающих правил, образующая базу знаний и содержащая описание конкретных состояний. Распознавание ситуации осуществляется на основании решающих правил, относящих ситуацию к тому или иному классу, что показано в таблицах на рис. 7.20. Обозначено: sign и | | — знак и величина действующей компоненты, ­, 0 и ¯ — направления ее изменения на данной фазе. Если в процессе сопряжения возникает распределение силовых факторов, соответствующее одному из перечисленных состо­яний, то оно идентифицируется в соответствии с имеющимся описанием в базе знаний. Стратегия управления роботом предполагает альтернативный выбор из нескольких типовых алгоритмов движения, определенных заранее для каждой из возможных ситуаций. Некоторая неопределенность в описании ситуаций может быть учтена с использованием аппарата нечетких множеств и операций нечеткой логики. Например, если в результате распознавания ситуация иден­тифицируется как двухточечный контакт, то движение манипулятора должно обеспе­чи­вать поворот захваченного объекта относительно отверстия в сторону уменьшения возникшего момента.

Отметим, что представленный подход позволяет «интеллектуализировать » сенсорную функцию, т.е. вынести задачу распознавания непосредственно на уровень СМД.

Недостатком данного подхода является необходимость априорного задания всех возможных ситуаций и соответствующих им правил — продукций, определяющих соответству­ющий алгоритм управления. Если же число возможных ситуаций велико, заранее составить такое описание весьма сложно. Особенно большие затруднения характерны для случаев, когда при выпол­нении задачи возникают ситуации, которые заранее не были описаны вовсе. В связи с этим в рамках ситуационного управления разрабатываются способы обучения, позволяющие роботу само­сто­ятельно фор­мировать как признаки ситуаций, в том числе и не заданных заранее экспериментатором, так и способы поведения в новых условиях.

Решение поставленной проблемы может быть найдено при использовании для реализации ССО нейронных структур — нейросетей. К их достоинствам относится возможность обучения на основе признаков различной сенсорной модальности и высокая надежность распознавания, особенно для случаев со значительным разбросом значений определяемых параметров. В рассмотренном примере при построении словаря (вектора) приз­наков (т.е. некоторых дискрипторов, необходимых для описания клас­сов) можно использовать вариации значений силовых факторов (рис. 7.20). Тогда функционирование ССО должно заключаться в соотнесении полученного при работе вектора признаков тому или иному классу, характеризующему контактную ситуацию. Эта процедура основана на использовании сведений о знаке (sign(…)) и скорости изменения (­, ¯ и ­­) абсолютных значений силовых факторов F_x, F_z и M_y. Обучение нейросети обычно предполагает использование учителя, который сначала формирует априорный словарь признаков и соответствующий ему априорный алфавит классов, которые в процессе обучения могут модифи­цироваться. В качестве такого алфавита используются ти­пы контактных ситуаций. Системе предлагается некоторый набор признаков, а также задаваемый учителем класс кон­тактной ситуации. На основе этой информации ССО сос­тавляет описание классов на языке признаков. При тради­ционном подходе эти описания хранятся в базе знаний, в случае же нейросети они представляют собой некоторые веса синапсов. Если характеристики работы такой системы оказы­ваются неудовлетворительными (например, время рас­поз­навания ситуаций получается недопустимо высоким), то учи­те­лю необходимо выделить более существенные приз­наки и более существенные классы.

Не вдаваясь в подроб­ности построения нейросетей, рассмотрим только некоторые ключевые понятия. Основу нейросети составляют относительно простые, однотипные элемен­ты (ячейки), имитирующие работу нейронов моз­­га (рис. 7.21). По аналогии с нервными клетками головного мозга каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием и может быть возбужденным или заторможенным. Он обладает группой однонаправленных входных связей — синапсов, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон, связывающий его с синапсами следующих нейронов. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или весом w_i, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости.

Текущее состояние нейрона x определяется, как взвешенная сумма его входов x_i:

Выход нейрона есть функция его состояния: y = F(x). Нелинейная функция F называется активационной и может иметь различный вид (рис. 7.22). Чаще всего используется нелинейная функция с насыщением, называемая логистической функцией или сигмоидом:

При уменьшении a сигмоид становится более пологим, и в пределе при a = 0 вырождается в горизонтальную линию на уровне 0,5. При увеличении a сигмоид приближается по внешнему виду к функции еди­ничного скачка с порогом T в точке x = 0. Из выражения для сигмоида очевидно, что выходное значение нейрона лежит в диапазоне [0,1]. Простейшей нейросетью является перцептрон — сеть, нейроны которой имеют активационную функцию в виде единичного скачка. На рис. 7.23 показан однослойный трехнейронный перцептрон. На n входов поступают некие сигналы, проходящие по синапсам на 3 нейрона, образующие единственный слой этой нейросети и выдающие три выходных сигнала:

, j = 1 … 3

Все весовые коэффициенты синапсов одного слоя нейронов можно свести в матрицу W, в которой каждый элемент w_ij задает величину i-ой синаптической связи j-ого нейрона. Таким образом, процесс, проис­ходящий в нейросети, может быть записан матричным уравнением вида: Y = F(XW), где X и Y — соответственно входной и выходной сигнальные векторы, F(V) — активационная функция, применяемая поэлементно к компонентам вектора V.

Итак, представим реализацию алгоритма распознавания контактной ситуации на базе нейросети. Рассмотрим тот же пример сопряжения цилиндрических объектов и ограничимся тремя компонентами: F_x, F_z и M_y. Тогда структуру блока распоз­навания получит вид, представленный на рис. 7.24. (Заметим, однако, что этот случай содер­жит все характерные призна­ки об­щей постановки задачи). Здесь используются 3 призна­ка распознаваемых классов: приращения компонент DF_x, DF_z и DM_y и 5 классов кон­тактных ситуаций («свободный ход » , «фаска » , «од­но­то­чечный контакт » , «дву­хто­че­ч­ный ко­нтакт » , «заклинивание » ). Таким образом, вхо­дной слой сети состоит из трех нейронов, выходной — из пяти. Включение данного блока распознавания в состав ССО позволяет распознать тактильную ситуацию, т.е. выдать на выход класс тактильной ситуации.

7.5. Организация управления роботом с силомоментным очувствлением

Как уже отмечалось, характеристики ССО роботов должны выбираться исходя из параметров конкретного робота и особенностей технологической операции. Так, например, для большинства контактных задач свойственно временное за­мыкание и размыкание кинематической цепи. В этом случае, использование только позиционного или только силового управления недостаточно. Традиционным подходом является построение нескольких контуров регулирования. Если система управления является позиционной, то сигналами от СМД производится модификация номинальной траектории или скорости командами от СМД [ ]. Общая схема позиционно-силовой системы управления робота приведен на рис. 7.25.

Теперь рассмотрим влияние жесткости СМД С на динамику антропомо­рфного ма­нипулято­­ра с позиционно-си­ло­вой си­стемой уп­ра­вле­ния. Управление приводами в режиме замкнутой кинематической цепи производится по сигналам СМД, причем на каждом шаге движения выполняется решение прямой кинема­тической задачи — определение по обо­бщенным координатам q положения концевой точки манипулятора R. Если ССО построена в соответствии с концепцией «очу­­вствленно­го запястья » , то возникает необхо­димость проведения вы­чис­лений в трех ко­орди­натных си­с­­темах: системе ко­ординат СМД (здесь находится «центр измерений » ), абсолютной системе координат робота OXYZ и системе обобщенных координат q. Запишем: DR = J (q₀) Dq. [ ], где матрица Якоби J(q₀) размера (n´6) определена для конфигурации манипулятора q₀ и n — количес­тво его степеней подвижности. Приведем вектор усилий F из центра измерений датчика в систему обоб­щенных координат. Сделаем допущение, что точка приложения вектора F приблизительно совпадает с центром измерений. Тогда, в соответствии с [ ] получим:

где F_q — вектор внешних сил, приведенный к обобщенным координатам исполнительного механизма. Принимая для простоты расчета, что жесткость собственно манипулятора С_м намного больше жесткости датчика C, т.е. уподобляя датчик некоторому упругому шестикомпонентному упору, получим:

Здесь параметр C_q(q₀) можно назвать матрицей обобщенной жесткости СМД.

Поскольку для «упругого упора » справедливо равенство F = C DR, то обобщенная жесткость СМД в точке q₀ определится зависимостью:

Следовательно, уравнение динамики манипулятора с запястным СМД в окрестности точки контакта запишется следующим образом:

где A(q₀) — матрица инерции механической системы робота, F_к(q, dq/dt) — вектор центробежных и кориолисовых сил, DQ(q₀) — вектор активных обобщенных сил манипулятора (например, вектор моментов, развиваемых приводами).

Таким образом, сигнал управления исполнительным механизмом Q*(t) должен формиро­ваться в виде:

Данное выражение показывает, что для обеспечения заданного качества управления необходимо учитывать, наряду с другими факторами, жесткость СМД и конфигурацию исполнительного механизма робота. Другими словами, система, устойчивая при одной кон­фигурации манипулятора может потерять устойчивость при ее изменении. В частности, это характерно при работе манипулятора в большой зоне обслуживания, например, для технологических операций, подобных абразивной зачистке.

7.6. Тактильные датчики

Тактильную функцию человека обычно рассматривают с трех позиций: как чувствительность к силовому воздействию, чувствительность к деформации кожи при виб­рационном возмущении и как разрешение по полю. При этом чувствительность разных участков кожи может различаться весьма существенно (табл. 7.7).