宽量程内分区灵敏的光纤光栅多维力觉感知方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61673163
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Multi-component force/moment measurement system suffers impact load and overload damage when the robot performs starting, stopping, acceleration and deceleration actions with object. That also occurs when the robot operates tasks in unknown environments due to the inestimable characteristics of the manipulating object. Therefore, the wider measurement range of the system should be considered, which causes the system sensitivity decreases dramatically. However, systems with low sensitivity always hard to fulfill the requirement of high-performance force/torque information in precision manipulation. Hence, realizing the multi-component force/moment measurement system with wide-range, changeable sensitivity has become a problem to be solved urgently. The Fiber Bragg Grating (FBG) is a type of distributed Bragg reflector constructed in a short segment of optical fiber and able to measure physical changes and mechanical phenomenon with its particular wavelengths of light. Fiber Bragg gratings can then be used as direct sensing elements for force/torque due to their high sensitivity..Therefore, problems which are to be studied in this proposal will focus on the following aspects. .(1) To design novel elastic element with multi-sensing areas, and to propose a novel multi-component force/moment measurement method with changeable sensitivity based on the Fiber Bragg Grating (FBG) detection method, elastic element with multi-sensing areas and intelligent information processing..(2) To study design method for decoupled elastic element mechanisms, and to develop FBG-based multi-component force/torque measurement system integrated with spectrum analysis and wavelengths processing methods. .(3) To present the model method based on data/mechanism mixed with dynamic model, and to propose evaluation system for force/moment measurement system. .This project will propose new theories and methods on FGB-based multi-component force/moment measurement with changeable sensitivity and wide measurement range, and provide new theoretical methods and technical support for designing of force/moment measurement system. The research results will be applied to the accurate robotic assembly tasks in unknown environments, and robot-aided system for surgery.
力觉感知系统在机器人带负载启停和加减速过程中受很大的冲击载荷,加上未知环境中的操控对象难以估计,因此系统在设计时应考虑更大量程,使得系统的灵敏度急剧下降,难以满足精密作业对高灵敏度力信息的要求。如何研究测量范围宽、灵敏度高的力觉感知方法已成为亟待解决的难题。光纤光栅通过波长变化检测待测量,具有高灵敏度等优点,可以实现高灵敏度的力觉测量。本项目研究:①设计新型层叠式多敏感区力敏元件,结合高灵敏度光纤光栅检测方法,提出基于层叠式柔性构型和智能信息处理的灵敏度自动切换方法;②研究低耦合输出构型设计理论,结合频谱质量与波长信息协同处理方法,研究宽量程高灵敏度光纤光栅力觉感知系统设计方法;③结合动力学模型,采用基于数据/机理混合的建模方法进行系统建模方法研究,形成力觉感知方法性能评价体系。项目将提出宽量程内分区灵敏的光纤光栅力觉感知新理论和方法,有望应用于机器人未知环境精密作业和辅助外科手术等领域。

结项摘要

机器人感知技术通过获取和分析力觉、触觉、视觉、位置等信息,实现对外部环境和内部状态的理解,为人机的智能交互和柔性作业提供决策依据,是机器人实现智能自主操作的关键基础技术和主要瓶颈。在众多的感知中,力觉感知系统能检测机器人末端执行器操控工件时所产生的三维空间中力与力矩信息,为机器人的控制提供力感环境,是系统完成操控作业的重要条件之一。本项目通过开展新型层叠式多敏感区力敏元件和低耦合输出构型设计,结合频谱质量与波长信息协同处理方法,提出了层叠式柔性构型和灵敏度自动切换方法,完善了光纤光栅式力觉感知系统的设计和性能评价体系。项目成果形成了系列化的光纤光栅式多维力传感器,正应用于机器人灵巧作业、键盘压感检测、手机贴膜力度检测等领域。项目提出的宽量程内分区灵敏的光纤光栅力觉感知新理论和方法共发表了学术论文20篇,出版了专著3本,申请了国家专利3项,获得软件著作权3项,获得省部级二等奖等奖励3项。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(3)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(4)
专利数量(3)
基于 RF-GA 的多维力传感器解 耦方法
  • DOI:
    10.19708/j.ckjs.2019.11.220
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    测控技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐家琪;龙建勇;孙炜;王耀南;梁桥康
  • 通讯作者:
    梁桥康
Weakly Supervised Biomedical Image Segmentation by Reiterative Learning
通过迭代学习进行弱监督生物医学图像分割
  • DOI:
    10.1109/jbhi.2018.2850040
  • 发表时间:
    2019-05-01
  • 期刊:
    IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Liang, Qiaokang;Nan, Yang;Yu, Guanzhen
  • 通讯作者:
    Yu, Guanzhen
Multi-Component FBG-Based Force Sensing Systems by Comparison With Other Sensing Technologies: A Review
基于多组件 FBG 的力传感系统与其他传感技术的比较:回顾
  • DOI:
    10.1109/jsen.2018.2861014
  • 发表时间:
    2018-09-15
  • 期刊:
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Liang, Qiaokang;Zou, Kunlin;Ge, Yunjian
  • 通讯作者:
    Ge, Yunjian
Angle aided circle detection based on randomized Hough transform and its application in welding spots detection
基于随机Hough变换的角度辅助圆检测及其在焊点检测中的应用
  • DOI:
    10.3934/mbe.2019060
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    MATHEMATICAL BIOSCIENCES AND ENGINEERING
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Liang, Qiaokang;Long, Jianyong;Sun, Wei
  • 通讯作者:
    Sun, Wei
PDDSE-Net: Computer-assisted plant disease diagnosis and severity estimation network
PDDSE-Net:计算机辅助植物病害诊断和严重程度估计网络
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Computers and Electronics in Agriculture
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Liang Qiaokang;Xiang Shao;Hu Yucheng;Coppola Gianmarc;Zhang Dan
  • 通讯作者:
    Zhang Dan

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其他文献

一种新型的微型四维力/力矩传感器的过载保护机构
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    张丹;梁桥康
  • 通讯作者:
    梁桥康
基于柔性并联机构及集成力传感器的6自由度微操作臂
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Robotics and Computer-Integrated Manufacturing
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    梁桥康;张丹
  • 通讯作者:
    张丹

其他文献

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梁桥康的其他基金

智能协作机器人柔性力觉感知与交互方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向微细操控的全柔性并联力觉感知方法研究
  • 批准号:
    61203207
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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