基于机器学习的柔性触觉传感器设计

	基于机器学习的柔性触觉传感器设计
刊名	传感技术学报
	2019
卷号	000
关键词	柔性触觉传感器位置检测碳纳米管阻抗测量机器学习
ISSN号	1004-1699
其他题名	Design of Flexible Tactile Sensor Based on Machine Learning
英文摘要	提出了一种有效检测压力位置的柔性触觉传感器设计方案。以碳纳米管为导电填料,以聚氨酯为基体,制备了一种可大面积成型的柔性压敏材料。同时,采用微处理器STM32F103、多路模拟开关CD4051和阻抗测量芯片AD5933搭建了信号采集电路,通过放置在边界的电极采集柔性材料内部的阻抗信息,利用机器学习分类算法检测压力位置。实验结果表明:柔性传感器能有效检测压力位置,空间分辨率为2.5 cm,准确率为83.63%。此外,提出的传感器内部无导线分布,结构简单,成本较低,易于大规模生产和应用。
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6476037
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/61433]
专题	中国科学院合肥物质科学研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	. 基于机器学习的柔性触觉传感器设计[J]. 传感技术学报,2019,000.
APA	(2019).基于机器学习的柔性触觉传感器设计.传感技术学报,000.
MLA	"基于机器学习的柔性触觉传感器设计".传感技术学报 000(2019).