一种六维力传感器标定装置及其标定方法

    公开(公告)号:CN101936797A

    公开(公告)日:2011-01-05

    申请号:CN201010246488.8

    申请日:2010-08-06

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G01L25/00

    摘要: 一种六维力传感器标定装置及其标定方法。该装置包括标定工作台、带两个滑轮轴的支架、分别在两个滑轮轴上的平行滑轮和高端滑轮、和绕过该滑轮的载荷施加绳。在标定工作台上固定安装有标定调节板,通过预紧螺钉与该标定调节板连接的传感器预紧板、与该传感器预紧板固定连接的载荷定位板,待标定六维力传感器以预紧状态被夹持安装在标定调节板和传感器预紧板之间。载荷定位板有五个或三个均位于同一水平面上的,呈十字形或L形的载荷施力点。本发明具有结构相对简单、紧凑,成本低,通用性较好,且操作简单的优点;最突出的优点是,除能够对六维力传感器进行静态标定之外,仅需进行一下简单的操作变化,就能够在本发明装置中对其进行动态标定。

    一种压电式六维力传感器

    公开(公告)号:CN101750173A

    公开(公告)日:2010-06-23

    申请号:CN201010042102.1

    申请日:2010-01-21

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G01L1/16

    摘要: 一种压电式六维力传感器。它包括其内部带有安装盘和插座的基座,被上下两片绝缘电极板夹住而安装在该基座内安装盘上的测力测矩计,盖子,信号引线和绝缘填充材料。本发明构成测力测矩计的石英晶片只有八片,分别为四片Y0°切型石英晶片和四片X0°切型石英晶片。通过采集这八片石英晶片的输出信号后再进行加法运算和/或减法运算可获得被测三维力和三维力矩信息。本发明除仍然能保持无维间耦合,无需解耦运算之优点外,还因其所用石英晶片大大减少而具有了结构简单、加工工艺要求降低的优点,故尤其适用于MEMS工艺加工、以使压电式六维力传感器微型化。

    一种六维力传感器的标定方法

    公开(公告)号:CN101936797B

    公开(公告)日:2012-07-04

    申请号:CN201010246488.8

    申请日:2010-08-06

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G01L25/00

    摘要: 一种六维力传感器的标定方法。该方法所用装置包括标定工作台、带两个滑轮轴的支架、分别在两个滑轮轴上的平行滑轮和高端滑轮、和绕过该滑轮的载荷施加绳。在标定工作台上固定安装有标定调节板,通过预紧螺钉与该标定调节板连接的传感器预紧板、与该传感器预紧板固定连接的载荷定位板,待标定六维力传感器以预紧状态被夹持安装在标定调节板和传感器预紧板之间。载荷定位板有五个呈十字形的载荷施力点。本发明中的装置具有结构相对简单、紧凑,成本低,通用性较好,且操作简单的优点;最突出的优点是,除能够对六维力传感器进行静态标定之外,仅需进行一下简单的操作变化,就能够在本发明装置中对其进行动态标定。

    一种压电式六维力传感器

    公开(公告)号:CN101750173B

    公开(公告)日:2011-04-20

    申请号:CN201010042102.1

    申请日:2010-01-21

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G01L1/16

    摘要: 一种压电式六维力传感器。它包括其内部带有安装盘和插座的基座,被上下两片绝缘电极板夹住而安装在该基座内安装盘上的测力测矩计,盖子,信号引线和绝缘填充材料。本发明构成测力测矩计的石英晶片只有八片,分别为四片Y0°切型石英晶片和四片X0°切型石英晶片。通过采集这八片石英晶片的输出信号后再进行加法运算和/或减法运算可获得被测三维力和三维力矩信息。本发明除仍然能保持无维间耦合,无需解耦运算之优点外,还因其所用石英晶片大大减少而具有了结构简单、加工工艺要求降低的优点,故尤其适用于MEMS工艺加工、以使压电式六维力传感器微型化。

    机器人服装触觉传感信息融合数据处理方法

    公开(公告)号:CN101199370A

    公开(公告)日:2008-06-18

    申请号:CN200710093123.4

    申请日:2007-12-13

    申请人: 重庆大学

    摘要: 本发明公开了一种机器人服装触觉传感信息融合数据处理方法,它包括如下步骤:①首先在计算机内建立机器人服装触觉数据库;②数据获取:数据采集卡采集机器人服装上所有传感器传送过来的数据;③对传感器缓存器中的数据进行预处理;④传感数据补偿;⑤传感信息融合;⑥经融合处理后的数据用二维和三维图像显示出来,从而得到接触物的外形轮廓和接触面压力分布。本方法能产生比单一传感器获得更精确、更完全、更可靠的估计和判断,可提高机器人全身的空间分解力和清晰度、机器人触觉图像测图精度、分类精度与可靠性,增强解译和动态监测能力,减少模糊度,有效提高触觉数据的利用率等。