文档名：基于新型柔性触觉传感器的摩尔斯电码分类识别研究
摘要：触觉是人类与外界联系的重要方式,在人机交互系统中赋予机器人触觉感知能力具有重要意义.基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidenefluoride,PVDF)的压电特性、利用3D打印技术、设计并制备了一种具有高灵敏度(15.02mV/N)的新型压电式柔性触觉传感器.通过在传感器表面轻敲"0～9"数字的摩尔斯电码,采集3000组传感器输出的4000维电压时序信号作为实验样本集.在此基础上构建具有强大特征提取能力的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)与门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)的融合网络模型CNN-GRU,用以实现对数字"0～9"摩尔斯电码的识别,其平均识别准确率为98.17%.实验结果表明,所研究的新型柔性触觉传感器能够准确感知并区分不同摩尔斯电码的敲击模式,具有优良时序记忆能力的CNN-GRU模型能够很好地应用于柔性触觉传感器不同接触模式的分类识别.
Abstract：Tactileperceptionisanimportantwayforpeopletoconnectwiththeoutsideworld.itisimportanttogivetherobottouchper-ceptionabilityinthehuman-machineinteractionsystem.Basedonthepiezoelectriccharacteristicsofpolyvinylidenefluoride(PVDF),anewpiezoelectricflexibletouchsensorwithhighsensitivity(15.02mV/N)isdesignedandpreparedbyusing3Dprintingtechnology.BytappingtheMorsecodeofthe"0-9"numberonthesurfaceofthesensor,the4000-dimensionalvoltagetimeseriessignalsfrom3000setsofsensorsarecollectedastheexperimentalsampleset.Onthisbasis,afusionnetworkmodelofConvolutionalNeuralNet-work(CNN)andGatedRecurrentUnit(GRU)withstrongfeatureextractionabilityisconstructed,whichisusedtorecognizetheMorsecodeofthenumber"0～9",andtheaveragerecognitionaccuracyis98.17%.TheresultsshowthatthenewflexibletactilesensorstudiedcanaccuratelyperceiveanddistinguishtheknockmodesofdifferentMorsecodes,CNN-GRUcanbewellappliedtotheclassificationandrecognitionofcontactmodesofflexibletactilesensorsbecauseofitstimeseriesmemoryability.
作者：王菲露 孙牛平 宋杨 蒋秀丽 章王勇 章英Author：WANGFeilu SUNNiuping SONGYang JIANGXiuli ZHANGWangyong ZHANGYing
作者单位：安徽建筑大学电子与信息工程学院,安徽合肥230601
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(4)
分类号：TP212TP391
关键词：压电式柔性触觉传感器 分类识别 CNN-GRU模型 摩尔斯电码 接触模式
Keywords：piezoelectricflexibletactilesensor classificationrecognition CNN-GRUModel Morsecode contactmode
机标分类号：TP391.41TP242.61TP183
在线出版日期：2024年6月5日
基金项目：安徽省高校自然科学研究重点项目，安徽省住房城乡建设科学技术计划项目，安徽省住房城乡建设科学技术计划项目，安徽省新时代育人(研究生教育)质量工程项目，安徽建筑大学质量工程项目基于新型柔性触觉传感器的摩尔斯电码分类识别研究[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(4)王菲露 孙牛平 宋杨 蒋秀丽 章王勇 章英触觉是人类与外界联系的重要方式,在人机交互系统中赋予机器人触觉感知能力具有重要意义.基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidenefluoride,PVDF)的压电特性、利用3D打印技术、设计并制备了一种具有高灵敏度(15.02mV/N)的新型压...参考文献和引证文献
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