机器人力触觉感知技术/"中国制造2025"出版工程

内容全面、图文并茂、设计案例丰富、实际应用性强，非常适合机器人技术相关方向的研究者和学生阅读和参考，也适合智能新技术领域的从业人员参考学习。

本书共11章, 分别从力触觉感知系统原理、设计方法、分析、建模、研制和应用等方面展开阐述, 对力触觉感知系统的设计和研制、建模方法研究、多维力/力矩信息的智能信息处理模型的建立、高精度标定和解耦方法等内容进行了重点讲解。本书注重实际的力触觉系统的设计和应用, 使读者在了解了机器人力触觉感知技术的基本原理和研究现状的同时, 对力触觉感知系统的实际开发有深入的了解。 本书图文并茂、实际应用性强, 适合机器人技术相关方向的研究者和大专院校师生学习,也适合智能新技术领域的从业人员参考。

王耀南，湖南大学，电气与信息工程学院院长，先后主持完成了国家“863”计划项目、国家自然科学基金项目、国家“九五”、“十五”重大项目、国家火炬计划项目、德国洪堡杰出青年基金和DFG基金项目、欧盟第五框架项目、德国科研教育部（BMBF）国际合作项目、德国航天研究中心（DLR）国际合作重大项目、教育部跨世纪人才基金、湖南省“十五”重大专项、省部级项目等20多项。

第1章  绪论 1   1.1  概述  / 2   1.2  智能机器人感知技术的发展  / 4   1.3  智能机器人信息获取概述  / 7   参考文献  / 8 第2章  智能机器人感知系统 10   2.1  概述  / 11   2.2  智能机器人多维力/力矩信息感知获取  / 15     2.2.1  智能机器人多维力/力矩传感器研究现状  / 15     2.2.2  智能机器人多维力/力矩传感器的分类  / 19     2.2.3  电阻式多维力/力矩传感器检测原理  / 19     2.2.4  智能机器人多维力/力矩传感器的发展  / 20   2.3  智能机器人触觉感知技术  / 23     2.3.1  压电式触觉传感器  / 23     2.3.2  压阻式触觉传感器  / 25     2.3.3  电容式触觉传感器  / 26     2.3.4  其他触觉传感器  / 28     2.3.5  触觉传感器的应用  / 30     2.3.6  触觉传感器的发展趋势  / 33     2.3.7  存在问题  / 40   参考文献  / 40 第3章  力敏导电橡胶的理论基础 44   3.1  概述  / 45   3.2  导电橡胶的导电性  / 46     3.2.1  基础理论  / 46     3.2.2  导电机理  / 47   3.3  导电橡胶的力敏特性  / 49     3.3.1  压敏特性  / 50     3.3.2  外力-电阻计算模型  / 51   3.4  力敏导电橡胶的应用  / 56     3.4.1  力敏导电橡胶的特色应用  / 56     3.4.2  力敏导电橡胶在触觉传感器中的应用  / 57   参考文献  / 60 第4章  柔性三维触觉传感器的结构研究 62   4.1  概述  / 63   4.2  整体三层式结构  / 65     4.2.1  阵列结构及力学模型  / 65     4.2.2  局限性分析  / 68   4.3  整体两层式结构  / 69     4.3.1  阵列结构及力学模型  / 69     4.3.2  局限性分析  / 74   4.4  改进型两层式结构  / 74     4.4.1  阵列结构及力学模型  / 74     4.4.2  仿真实验  / 80     4.4.3  局限性分析  / 82   参考文献  / 83 第5章  整体两层网状式结构的柔性三维触觉传感器研究 84   5.1  概述  / 85   5.2  整体两层对称式网状结构的传感器研究  / 85     5.2.1  阵列结构  / 85     5.2.2  行列扫描电路  / 87     5.2.3  传感器的解耦  / 89   5.3  整体两层非对称式网状结构的传感器研究  / 100     5.3.1  阵列结构  / 100     5.3.2  单点受力模型  / 101     5.3.3  多点受力模型  / 103     5.3.4  解耦实验  / 105   5.4  基于隧道效应模型的传感器研究  / 116     5.4.1  敏感单元的制作流程  / 118     5.4.2  受力分析  / 120     5.4.3  解耦方法探讨  / 124   参考文献  / 125 第6章  柔性三维触觉传感器的标定研究 126   6.1  概述  / 127   6.2  标定平台的设计  / 128   6.3  标定实验  / 130   6.4  基于BP神经网络的柔性三维触觉传感器标定  / 134     6.4.1  BP神经网络  / 134     6.4.2  利用BP神经网络实现传感器标定  / 136   参考文献  / 143 第7章  机器人力觉信息获取的研究 144   7.1  电阻式多维力/力矩传感器检测原理  / 145   7.2  电容式多维力/力矩传感器检测原理  / 149   7.3  压电式多维力/力矩传感器检测原理  / 151   7.4  光纤光栅式多维力/力矩传感器检测原理  / 155   7.5  力觉传感器性能评价指标  / 156   7.6  机器人微型指尖少维力/力矩信息获取的研究  / 157     7.6.1  四维指尖力/力矩传感器结构  / 157     7.6.2  五维力/力矩传感器结构  / 160     7.6.3  静、动力学仿真及分析  / 162     7.6.4  应变片布片及组桥  / 173     7.6.5  标定及校准实验设计与维间解耦  / 177     7.6.6  传感器精度性能评价  / 179     7.6.7  机器人微型四维指尖力/力矩信息获取实例  / 181   参考文献  / 184 第8章  机器人多维力/力矩传感器解耦方法的研究 185   8.1  静态线性解耦  / 187     8.1.1  直接求逆法（n=6）   / 187     8.1.2  最小二乘法（n＞6）   / 187   8.2  静态非线性解耦  / 188     8.2.1  基于BP神经网络的多维力/力矩传感器解耦  / 188     8.2.2  基于支持向量机SVR的多维力/力矩传感器解耦  / 189     8.2.3  基于极限学习机的多维力/力矩传感器解耦  / 192     8.2.4  稀疏电压耦合贡献的极限学习机解耦（MIVSV-ELM）   / 195   8.3  实验  / 197     8.3.1  标定实验  / 197     8.3.2  解耦实验  / 199     8.3.3  BP、SVR 及ELM三种非线性解耦算法的对比分析  / 204   参考文献  / 205 第9章  基于力觉感知的三维坐标测量系统 206   9.1  接触式三维坐标测量和补偿原理  / 208     9.1.1  基于五维力/力矩传感器的三维坐标测量原理  / 208     9.1.2  三维坐标测量弹性变形补偿  / 208     9.1.3  三维坐标测量综合不确定度  / 209   9.2  基于五维力/力矩传感器的探测头系统设计  / 210     9.2.1  集成式五维力/力矩传感器的设计  / 210     9.2.2  仿真驱动的集成式五维力/力矩传感器的设计  / 211   9.3  五维力/力矩传感器的研制  / 213   9.4  五维力/力矩传感器的标定  / 216   参考文献  / 218 第10章  仿人机器人足部多维力/力矩传感器的设计与研究 219   10.1  概述  / 220   10.2  基于Stewart的六维力/力矩传感器概述  / 221     10.2.1  Stewart并联机构简介  / 221     10.2.2  基于Stewart并联机构的六维力传感器概述  / 222   10.3  仿人机器人新型足部设计及六维力/力矩消息获取实现  / 226     10.3.1  仿人机器人足部概述  / 226     10.3.2  基于并联机构的新型足部机构设计  / 226     10.3.3  运动学分析  / 228     10.3.4  刚度分析  / 231     10.3.5  足部力/力矩信息获取  / 233   10.4  基于柔性并联机构的六维力/力矩传感器  / 238     10.4.1  新型关节设计  / 238     10.4.2  基于柔性并联机构的六维力/力矩传感器结构  / 240   参考文献  / 241 第11章  水下机器人腕部六维力/力矩信息获取 243   11.1  概述  / 244   11.2  水下特殊环境下的力感知关键技术  / 244   11.3  水下机器人腕部六维力/力矩传感器设计  / 245     11.3.1  系统构造及检测原理  / 245     11.3.2  传感器静态力学分析  / 247     11.3.3  传感器布片及组桥  / 252     11.3.4  传感器精度性能评价  / 255   11.4  水下六维力/力矩传感器扩展： 超薄六维力/力矩传感器  / 257   11.5  水下机器人腕部六维力/力矩信息获取应用实例  / 261   参考文献  / 262 附录  多维力传感器解耦算法代码 263